graph TB %% Role Definitions client["Caller/User"] open_api["Open API"] subgraph import_process["Document Ingestion Process"] direction TB %% File Storage and Document Processing Flow docs["Document Input<br/>(PDF/MD/TXT/DOCX)"] job_id["Return Job ID"] nfs["NFS"] subgraph async_process["Asynchronous Document Processing"] direction TB preprocess["Document Preprocessing<br/>(Text Extraction/Cleaning
私は車輪の再発明が大好きです。 人が作った技術について、どういう風に作られているかとか興味ないですか？ エンジニアの世界でよく「車輪の再発明はするな。巨人の肩に乗れ！」と言われます。それは確かに、プロダクトを早く作り上げるには重要な考え方です。既存の技術を活用することで、効率よく目標に到達できます。 しかし、もし車輪の構造をよく知らないまま乗り物を作ったとしたらどうでしょう？いざ車輪にトラブルが発生したときに対処できなかったり、もっと良い車輪を生み出せる可能性を見逃してしまうかもしれません。 実際、データベースの仕組みを深く理解せずに使った場合、パフォーマンスの問題や障害に直面したときに原因を特定できず、対応に苦労することがあります。逆に、基礎から構造を学び、自分で仕組みを構築する経験を積むことで、トラブル解決能力が向上し、独自の最適解を導き出すことができるのです。 車輪の構造を学ぶには、
メディカルフォースでCTOをしている畠中です。 メディカルフォースでは新規事業として警備業界向けのSaaS「警備フォース」を開発しています。 「警備フォース」ではDDDおよびオニオンアーキテクチャを積極的に取り入れており、そちらで用いられているtipsについて共有できればと思っております。 要旨 かなりの長期間システムを運用する場合、DDDは強力な武器になると考えています。 コードを高凝集・低結合を保つことができ、変更がある際の変更箇所が明確になるという点と変更を行なった際の影響範囲が明確になるという点で特に価値を発揮します。 DDDにおいてドメイン層の中で不正なentityが発生しないようにすることは非常に重要です。 しかし、一部のドメイン知識はコードで表現をするのに工夫が必要です。 そこでドメイン知識を型として表現することで、特定の型あるいは特定の処理を通じた値やオブジェクトのみをen
自分が使ってるやつを紹介します。 GitHub Star History 指定したGitHubリポジトリのスターの増加数をグラフで見れるサイトです。 たとえば、👇の3つのReactのUIライブラリを例に見てみます。 mui chakra-ui shadcn-ui ▲https://star-history.com/#shadcn-ui/ui&chakra-ui/chakra-ui&mui/material-ui&Date こんな感じで、一目でライブラリの人気度合いをざっくり比較できます。 使い方 テキストボックスに、比較したいライブラリのGitHubリポジトリURLを入力するだけです。 また、「Align timeline」にチェックを入れると、グラフのスタートを揃えれます。 たとえば、Prisma ORMとDrizzle ORMを比較するとPrismaの方が圧倒的に見えますが、スタート
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