✍️ AIが秒間何百行もコードを書ける今、開発者の仕事は「書く」から「読んで検証する」へ変わりました。だとすれば、言語選択の基準も変わるはずです。 Why Go is an Ideal Language for AI-Assisted Software Engineering 🔍 概要 GoogleのGoチームが発表した「AI補助開発時代の言語選択論」。コード生成のボトルネックが「書くこと」から「レビュー・検証すること」に移った今、読みやすさと保守性を軸に設計されたGoがいかに理想的かを論じています。 ⚠️ 解決する課題 ・LLMは型の不一致や存在しないプロパティを頻繁に生成する ・動的型付け言語（Python等）では型エラーが実行時まで検出されない ・AI生成コードが古いパッケージや脆弱な依存関係を参照するリスクがある ・繰り返しリファクタリングで精度が劣化する（初回約95%→低下） 🛠 Goのアプローチ ・gofmtによる完全自動フォーマット：AI生成コードの構文が常に予測可能 ・静的型付け＋高速コンパイル：Java/C#/Rustより桁違いに速くエラーを弾く ・govulncheck：呼び出されるシンボルだけを対象とした低ノイズ脆弱性スキャン ・ネイティブファズテスト：境界条件バグを継続的に発見 ・15年間の完全後方互換：Go 1.0のコードが今も無修正で動作 📌 逆説的な結論 「開発者が書くコードが減るほど、言語選択はより重要になる。」AIの大量出力を安全に吸収するには、決定論的なガードレールを持つ言語基盤が必要。Goはそのために設計されていた。 #Go言語# #AIエンジニアリング#

会議や割り込みだらけでも普通に仕事を終わらせるエンジニアがいる。 何かコツがあるのか聞いたところ、返答が面白かった。 どうやら、Goの読み書きにほとんど頭を使わないことが大きいらしい。 その方は「Go言語を極めた」と自称している。 実際、画面共有でなにげなく見えたときのGoを書くスピードがレベチ。 日本語を書いているのかと思えるくらい、スラスラと淀みなく手を動かしている。 ここまで手に馴染んでるなら、Goを読むときの負荷もたしかに低そう。 ご本人いわく、 「たいていのエンジニアはコードを読む時、多少なりとも集中力を使う。でも俺はGoであればマンガを読むくらいの感覚で読める。だから簡単に頭を切り替えられる」 とのこと。 例えはだいぶ極端だけど、言っていることは分からなくもない。 すでにできることを「無意識にできる」レベルまで突き詰める。 そうやって、普段の作業に使う思考のリソースを減らす。 知識を広げるだけじゃなくて、「考えなくてもできることを増やす」のも、エンジニアとして1つの成長なんだなと思いました。

GOでタクシー呼ぶと高確率でプレミアムになるの嬉しい✌️前前回もプレミアムだったんだけど確率高くないか❓ ベビーカー畳まなくていいし、大人はリクライニングできるし最高！

go!go!vanillasニューシングル『トリックスター』詳細解禁、カップリングには柳沢進太郎と牧達弥の新曲 CD Only盤のジャケ写は「東リべ」コラボデザインに #gogovanillas# #バニラズトリックスター# #東京リベンジャーズ#

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