2026/05/22 17:32

私はScheme言語を弾き続けています。

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要約▶

Japanese Translation:

著者は、命令的な手続きベースの思考スタイル（ALGOL 言語で一般的なもの）に対する深い認知的傾向ゆえに、Scheme の関数プログラミングパラダイムを採り入れることへの継続的な葛藤を認めている。本質的に、彼は自然とメモリ場所や命令シーケンスの管理に従ってしまうため、関数的抽象化を受け入れることができない「一貫性のない Lisp プログラマー」と自己描写している。このメンタルモデルは大きな障壁を生み出すものであり、既存の Scheme コードを読むことはできるが、書けるのは困難である。なぜなら、彼の脳は宣言的な問題解決よりも段階論理的思考を好むからである。歴史的事実として挙げられるものに、GLE 描画言語での業務経験、近年 GNU Artanis ツールへの復帰（SE100 という SICPers ポッドキャストの読書リストを含む、自身のウェブプロジェクトを関数的コンテキストで探求する代わりに）という決断、および Linux における GNU Guix および GNU Shepherd エコシステムへの嗜好が含まれる。その結果、Racket や Chiron Codex のような新しい環境に直面した際、認知上の足掻きを回避するために AI 生成コードに大きく依存せざるを得なくなっており、LLM 生成コードに従って Smalltalk 的なライブ環境で動作させることにおいて、AI 生成テストを信頼できる状態に至っている。もし引き続き「既知のツール」に安易に頼り続ければ、学習上の失敗というサイクルに自らが閉じ込められ、Lisp コミュニティ内での個人的成長を防ぐとともに、彼が知的に困難と感じるタスクを実行するために人工知能への不必要な依存を維持するリスクを抱えている。

本文

スクエールの評価と、私の再挑戦への自白

私は スクエール (Squeak) 言語を心から評価していますが、頭に入りづらさというジレンマに陥っています。ブログ『スクエールの教科書』の創作者として、これは大きな自覚の瞬間です。この記事は、私自身に対しもう一度挑戦することを誓うための公的な宣言です。

現状の課題と背景

私が直面している主な問題は以下の通りです。

一貫した学習者ではない
- 最初に取り組んだのは
```
GLE
```
  プロット言語用の Emacs メジャーモードでした。
- この環境は構文強調程度しか提供できず、カスタマイズや自動化については深く掘り下げなかったため、今でも古びた書籍 Writing GNU Emacs Extensions を参照して手引き書を見つける必要があります。
スクエール自体の理解は進んでいる
- 調査プロジェクト「Chiron Codex」において、AI コーディングアシスタントを精査し、Racket 方言に対応する Smalltalk ライクなライブ環境およびモジュールブラウザを作成しました。
- LLM が生成したコードにも沿って進む自信を持ち、テストを通じて理解を深めました。
- 他者によるスクエールのコードについても、その仕組みを理解できていると考えます。

思考プロセスの壁

私が直面している最大の困難は、「自分がスクエールを書くために思考する」ような考え方を見つけることです。

ALGOL 型（ニューロタイプ）の思考回路
- 問題を解決する際、コンピューターに行わせる命令の順序や、メモリ上の情報追跡位置という観点で考えます。
- 対照的に、OOP に長年携わってきた経験は、Java や Smalltalk-80 のように Simula を由来とし、神経科学的に ALGOL に基づいたスレッド使用の文脈に限られています。
失敗の連鎖
- 「SE100」という SICPers ポッドキャスト用の読書リストや Web アプリケーションプロジェクトを立ち上げましたが、どちらも GNU Artanis の採用を検討しました。
- しかし結局、ALGOL マインドセットに戻ってしまい、Go 言語などの他のアプローチは取り込んでいませんでした。

決意と今後の方向性

私はスクエールが読みやすく強力なソフトウェアを作成するのに適した環境であると確信しています。Linux での活動においても GNU Guix や GNU Shepherd を採用しており、そのエコシステムに貢献したいと考えています。

そのため、以下の姿勢を貫くことを約束します。

既存知識の超克：より複雑なアプローチや未慣れなツールに対する畏怖を手放す。
ジュニア開発者としての姿勢：初心者のように学習することに開かれたマインドセットを持つ。
継続的な自己監視：この約束を守れるよう、時間を置いた上で振り返る。

以下は私からの公約です：しばらくたってから戻り、この約束を守られるよう私を監視してください。

グレアム (Graham) へのメッセージ

私があなたに高品質なコードを作成することをおよぎやすくし、簡素化します。

※この記事は GNU・ツールサポート カテゴリーに掲載されました。パーマリンクをブックマークしておきましょう。

同じ日のほかのニュース

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2026/05/25 3:56

オーストラリアの週 4 日制研究データで生産性が向上したと示唆されました

## 日本語訳： *Nature* の『Humanities and Social Sciences Communications』に発表された新研究によると、4 日勤務週間の試行を継続しているオーストラリア企業のうち 15 社のうち 14 社が「100:80:100 モデル」（完全な給与、80% の労働時間、全出力）を採用していたことが示されています。デイキン大学のジョン・ホプキンス教授を筆頭に、2023 年初頭から 2024 年秋にかけて行われたインタビューでは、不動産管理、出版、ヘルスケア技術、法律、ソフトウェア開発など幅広い業界を対象としました。どの企業でも生産性は低下しておらず、6 つの企業で向上し、9 つの企業が出力を維持していました。1 社は大きな内部変化により試行から退出し、もう 1 つはすでに 8 年間のパイロットプログラムを実施済みでした。バーンアウトが主な要因となったのは 6 社で、これらは単なる収益だけでなく、離職率、欠勤日、病休日、メンタルヘルス休暇をモニタリングしました。これは、2025 年の『Beyond Blue』調査でも示されているように、オーストラリアの労働者の半数がバーンアウトを経験しており、特に若年層と親御さんにおいて顕著であることと整合しています。国際的には、200 社以上の英国企業と 45 社のドイツ企業（主に中小企業）が給与カットなしでこのモデルを採用しています。導入方法は業界のリズムや業種によって異なります：顧客接点を持つ組織は休暇日を分散させる傾向があり一方、医療、緊急サービス、物流、ホスピタリティなどの分野は構造的なスケジュール調整の課題に直面します。企業は不要な会議を削減し、タスクを自動化し、低価値な仕事を排除することでワークフローを合理化しています。批判者は、一部の短期的な利益が新奇効果によるものかもしれないと注意喚起しています。今後を見据え、AI は反復的なタスクを自動化して労働者が時間を取り戻すよう助け、単に日常の業務量を増やすのではなく、将来の成功はウェルビーイングと離職防止を追跡することによって実現されると考えられています。全体としての変化は、効率性と並んで人間のウェルビーイングを最優先とする持続可能なパターンの方向へと向かっています。

2026/05/21 9:15

LAN-LOK：南极向け DOS サボタージュゲーム「34 年間も消失した」作

## Japanese Translation: AlphaPixel は、Mark Chappell および Shane Maloney という研究者により Palmer Station で作成された稀な 1991 年の南极観測ステーション用コンピューターゲーム「LAN-LOK」を成功裏に蘇らせた。本プロジェクトは、同ステーションで初めてのピアツーピア LAN（PalmerLAN/GrapeVine）の設置後に開発が行われた「Evil Al サボタージレース」というタイトルであり、30 年以上も知られていなかったところ、創業者である Chris Hanson が 2025 年に未開封のコピーを発見した。Hanson はその後にゲームの対抗役（悪の AI「Evil Al」）の実在のモデルとなった人物である Al Oxton（「ajo」氏）と連絡を取り、メールを通じて作成の詳細を確認させた。このプロジェクトは、この廃棄された 16 ビットプログラムを現代的な遊べば良い体験へと変え、現在 Archive.org でアクセスでき、AlphaPixel 経由でダウンロード可能となっている。 gameplay は、プレイヤーがディレクトリを削除したりディスクをフォーマットしたりするなどのサボタージュ行為を行い、AI が制御する「Evil Al」と対戦しながら、特定のターゲット（例：重要な"Hobbs"ノード）への攻撃と勝利に必要なスコア要件を満たすことを目指す 5 分のレースである。長期的な存続性を確保するため、AlphaPixel は Ghidra や Reko といったリバースエンジニアリングツールを用いてレガシーコードのデコンパイルを行い、16 ビットシステムと 64 ビットシステム間の互換性問題を解決するとともに、SDL フレームワークを使用してグラフィックおよび入力処理を更新している。また AI ツールの活用も行う可能性がある。この取り組みは単に南极からユニークなデジタルアーティファクトを救い出しただけでなく、AlphaPixel の広範なレガシーデータの復元に関する専門性を示しており、8 ビットデバイスから現代の RISC-V プロセッサに至るまでのさまざまなアーキテクチャにおいて、エミュレーションされたゲームからフォレンジック動画の回復まで幅広く対応できることを証明している。

2026/05/25 3:39

Jujutsu で Git Rigour Fatigue を克服する

## Japanese Translation: 著者は、コードレビューを「種類別（例：赤で変更内容、青で UI）」に分類し、履歴を確定させる前に視覚的なワークフローを採用するためのステブのジュジュツチュートリアルへの相談を推奨しています。このアプローチは、デバッグによる修正とリファクタリングを単一のブランチ内で混在させるという一般的な誤り（コミットが以前の作業を上書きすることで頻発するコンフリクト）を回避します。標準ツールである `jj absorb`（ファイルの所有者との相性が悪いため課題が多い）や厳格なシーケンシング手法とは異なり、この手法では中間ステップごとにコンパイルしなくてもよい、当初はごちゃまぜの「全コミット」を受け入れることで一時的なデバッグ状態を許容します。ターゲット対象となるクイッシュコマンドを最終段階に留め、特定の変更カテゴリを色分けされた独自のコミットに分離することにより、Git のシーケンシングや複雑な分割の堅牢性を伴わずとも清潔で視覚的な履歴を実現できます。この戦略は、開発中の各個々のコミットがコンパイル可能であるという保証を犠牲にしますが、厳格なステップバイステップのコンパイル要件よりも、明確な視覚的なソートと管理可能なレビュー単位を重視するチームにとって、軽量で柔軟な代替手段を提供します。