まえがき コードレビューの目的 大目的 小目的 チェックリスト 優先度高（大きな損失を生む問題・後からの修正が困難な問題） 優先度中 優先度低（システムに大きな影響を与えない問題・後からの修正が容易な問題） レビューを負担にしないために レビューサイズのコントロール 誰がレビューをするか 議論をどうまとめるか 批判と個人攻撃 レビュワー向けアドバイス Code author向けアドバイス 参考文献 まえがき コードレビューの有効性が説かれるようになって久しい。しかし、コードレビューをするべきという観念ばかりが先立ってしまい、何のためにコードレビューをするのか、どのような点をレビューするべきなのかといった、目的や進め方に対する意識が曖昧なケースも数多くあるように思われる[6]。コードレビューの目的を理解せずに惰性でレビューしているだけでは、いずれレビューそのものが形骸化し、単に承認のハンコを
チームにいると頼りになるソフトウェアエンジニア
チームにいると頼りになるソフトウェアエンジニアのメモです。自分のロールモデルでもあります。私のキャリアはほぼウェブブラウザ開発一筋なので、その辺に生息している人たちを思い浮かべながら書いてます。思いついたら随時更新します。 コードマニア コードやドキュメントを読むのが好きで、暇があれば適当なレビューに飛び入り参加したり、自分のプロジェクトとは関係ないコンポーネントもひたすら探検している。不穏なコードを見つけるとなんとリファクタリングもしてくれる。コードサーチがお友達。 やたらコードに詳しいので、何か分からないときはとりあえず聞きに行く。チームに一人いるとレビューが捗るし、コードベースも綺麗になる。コードマニアはコードベースを広く熟知している上に未知のコードに対する耐性も高いので、プロジェクトを移動してもすぐに活躍できる。 コードマニアの亜種にスペックマニアもいる。こちらはウェブやネットワー
デジタル トランスフォーメーションを加速 お客様がデジタル トランスフォーメーションに乗り出したばかりでも、あるいはすでに進めている場合でも、Google Cloud は困難な課題の解決を支援します。
Google エンジニアリング・プラクティス ドキュメント このページは、Google Engineering Practices Documentation の非公式な日本語翻訳です。元のドキュメントは、クリエイティブ・コモンズの「CC-By 3.0」ライセンスで公開されています。 Google には、あらゆる言語・あらゆるプロジェクトをカバーする一般化されたエンジニアリング・プラクティスが数多く存在します。こうしたドキュメントは、私たちが長年に渡って開発してきたさまざまなベストプラクティスの経験が集結したものとなっています。オープンソース・プロジェクトやその他の組織でも、こうした知識から恩恵を受けられるかもしれません。そのため、私たちは可能な限り、この知識を公開するように努めています。 現在、以下のドキュメントが公開されています。 Google コードレビューガイドライン (Googl
レビューの仕方
Open8 勉強会で発表したレビューの仕方と心理的安全性の話しです。
ハコベルシステム開発部のおおいし (@bicstone) です。普段はフロントエンドエンジニアとして物流DX SaaSプロダクトの開発を行なっています。 この記事ではハコベルの開発チームが心理的安全性の向上を目的に採用した、プルリクエスト (マージリクエスト) コメントにラベルを付ける手法についてご紹介します。 背景 プルリクエストをレビューする時、レビュアーとして上から目線になってしまい相手を傷つけないか緊張したり、ちょっとした確認のつもりで書いたコメントが修正必須と捉えられてしまったりした経験はないでしょうか。 本来、ピアレビューは対等な関係であるはずなのに、レビューする側の方が上になってしまいお互いに恐縮してしまいがちです。「勘だと怪しいけど間違っていたら怖いから言えないな」や、「将来的に辛くなりそうな実装だけどわざわざ指摘するほどでもないな」など荒波を立てずにApproveしてしま
プログラミング言語のお作法から外れたコードやメンテ性が悪いコードを書くのはダメとよくいわれます。わたしは学生の頃、そういう意見を過剰に気にしていました。コードを書くことそのものに慣れていないのに綺麗に書こうとして手が動かず、動かないがゆえにコーディングの練習が進まない、という悪循環になっていました。そうすると何もアウトプットしないまま知識だけが増えていって、自分がこれくらいできそうというイメージと実際のプログラミング能力とのギャップで苦しみました。 この意識が薄れたのは、あるときものすごく手が早い人のコードを偶然見たときでした。たしかにちゃんと動くものができているんですが、そのコードの中身は当時の私の基準からいって*1おぞましいほど汚いものでした。そこで「これはわたしが書けば100倍くらい綺麗なコードを書けるんでは…」と一瞬思ったんですが、その後すぐに「あ、自分は知識はあるけど練習してない
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
どんな人向けの記事？ レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか？ 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C
［速報］「Amazon CodeGuru」発表。機械学習したコンピュータが自動でコードレビュー、問題あるコードや実行の遅い部分などを指摘。AWS re:Invent 2019
Amazon Web Services（AWS）は、米ラスベガスで開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2019」の基調講演で、機械学習を用いて自動的にコンピュータがコードレビューをしてくれる「Amazon CodeGuru」を発表しました。 Amazon CodeGuruのコードレビュー機能は、Amazon自身のこれまでの大量のコードと、GitHubで公開されているポピュラーな1万のオープンソースソフトウェアのコードを基に機械学習のトレーニングを行ったモデルを用いて、対象となるコードを解析。 GitHubやCodeCommitのプルリクエストと連係し、問題があるとされた個所には人間に読める形式でコメントをしてくれるというもの。 並列処理や脆弱性の問題あるコードを指摘 例えばAWSにおけるベストプラクティスのコードから外れているものや、並列処理における問題などの指摘。
Gitのワークフロー、好みが分かれる分野で自転車置き場の議論にもなりがちだと感じている。基本的にはプロジェクトの流儀に素直に従い、余計なストレスを抱えないのが良いと考えている。例えば、私はマージコミットを作るのが好みだが、OSS活動等では「squash & mergeして」って言われることもあり、そういうときは当然素直に従うようにしている。 ということで、私のGitのワークフローについてのスタンスについて書いておこうと思う。私と一緒に働く人や、働くことを検討している人の参考になればと思います。もちろん、この辺りは、良い方向に変化もさせていきたい。例えばエントリー内でも触れていますが、私は昔はforce pushを禁止したいくらいでしたが、今は使っても良い、と思うようになりました。 Natureの特にGoでのバックエンド開発はこれに近い感じだとイメージしてもらえればと思います。ただ、できてな
本当にあった怖い脆弱性の話
PHPerkaigi 2022 Day2 Track B
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コードレビューの目的と考え方 - osa_k’s diary
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コードレビューにラベルを付けるだけでチームの心理的安全性を高めた話
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コードの健全性: 礼儀正しいレビュー == 役立つレビュー
もう初回コードレビューはAIに任せる時代になった - CodeRabbit -
Gitのワークフローについての私のスタンス | おそらくはそれさえも平凡な日々