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AI Agentのアウトプットに『Next.jsの考え方』を反映するプラクティス
AI Agentのアウトプットに『Next.jsの考え方』を反映するためのプラクティスについて解説しています。開発者が明確な実装イメージを持っている場合、AI Agentにそのイメージを出力させるのは難しく、コンテキストやプロンプトの最適化が必要です。筆者は『Next.jsの考え方』をAI Agentに読ませることでアウトプットの精度を高める検証を行い、静的解析や単体テスト、リファレンス実装の重要性を強調しています。また、AI Agentが『Next.jsの考え方』を参照するルール設定が効果的であることも示しています。検証の結果、AI Agentのアウトプットに『Next.jsの考え方』が反映され、実装理解度が向上することが確認されました。 • AI Agentのアウトプットに『Next.jsの考え方』を反映するための条件を提示 • 静的解析と単体テストの重要性を強調 • リファレンス実装を用意することでAI Agentの学習精度を向上 • AI Agentが『Next.jsの考え方』を参照するルール設定が効果的 • 検証結果として、AI Agentのアウトプット精度が向上したことを確認
Streaming UIプラクティス
この記事では、ユーザーがアプリケーションのパフォーマンスをどのように感じるかについて、定量的な指標だけでなく定性的な体験も重要であると述べています。特に、Googleが提唱するCore Web Vitalsが重要な指標であるものの、UX全体の最適化が必要であると強調しています。著者は、ページ読み込み時に「遅い」と感じさせないための手法として、Streaming UIを提案し、具体的なプラクティスを紹介しています。これには、早期のレイアウト表示、動的UI要素の並行読み込み、ローダーやスケルトンUIの適切な使用、Fade-inアニメーションの活用が含まれます。これらの手法を用いることで、ユーザーの体験を向上させることができるとしています。 • ユーザーがアプリケーションを「遅い」と感じる要因は多様である。 • Core Web Vitalsは重要なパフォーマンス指標であるが、UX全体の最適化が必要。 • Streaming UIは、UI要素を段階的に読み込むことでユーザーに快適な体験を提供する。 • 早期のレイアウト表示により、ユーザーへのフィードバックを迅速に行うことができる。 • 動的UI要素は並行して読み込むことでパフォーマンスを向上させる。 • ローダーやスケルトンUIは、遅い場合のみ使用することが推奨される。 • Fade-inアニメーションを用いることで、UI要素の表示時の違和感を軽減できる。
Metaに学ぶ、大規模開発のデータフェッチ設計と最適化
この記事では、Metaが大規模開発におけるデータフェッチ設計とその最適化について解説しています。データフェッチの設計は保守性とパフォーマンスに大きく影響し、これらはトレードオフの関係にあります。Metaでは、自律分散型のデータフェッチ設計を重視し、バッチングと短命のキャッシュを活用することで、保守性とパフォーマンスの両立を図っています。また、APIの粒度についても言及し、粗粒度なAPIと細粒度なAPIのそれぞれのメリットとデメリットを考察しています。最終的に、データフェッチの設計は中央集権型と自律分散型に分けられ、Metaのアプローチがどのように保守性を高めるかが示されています。 • データフェッチ設計は保守性とパフォーマンスに影響を与える。 • 自律分散型の設計が大規模開発において重要である。 • バッチングと短命のキャッシュを用いることでトレードオフを解消する。 • APIの粒度は設計において重要で、粗粒度と細粒度のトレードオフが存在する。 • 中央集権型と自律分散型のデータフェッチ設計の違いが説明されている。