働く | オリジナル、AI翻訳
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コードリポジトリにアクセスする前に、同僚に
pom.xmlファイルを求め、Nexusの依存関係をダウンロードしてみる。 -
実際のコードがなくてもNexusのライブラリがあれば、JARを逆コンパイルしたりライブラリを試したりできる。できることは意外と多い。既成概念にとらわれずに考えよう。
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Sonatype Nexusリポジトリのユーザートークンは
settings.yamlで設定するのが望ましい。 -
アクセスリクエストチケットの承認を待たないこと。アクセス権が得られる前に、今できることを考えよう。
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仕事の多くは作業開始前に済ませられる。ほとんどすべてのことを事前に把握できる。オープンソースの代替コードや資料が必ず存在する。
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仕事には往々にして、特定の設定、少し異なるコードロジック、作業を進めるためのアクセス権やパスワードが必要だ。
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プロジェクトの次のフェーズを予測しよう。現在のプロジェクトがどう進展し、ユーザーが何を必要とするか、何を期待するかを考える。
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アクセス権や他者が提供する資料が得られる前に、仕事を進め準備するあらゆる可能な方法を考え抜く。
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現状に満足せず、できることをやり尽くし、可能な限り自動化する。
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Postmanの代わりにPythonの
requestsライブラリを使う。 -
WindowsとPowerShellも有効な選択肢だ。よく使うコマンドは数十個に限られる。それらをしっかり学ぼう。
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このプロジェクトに5年または10年関わるエンジニアの立場で考え、同様の効率をいかに速く達成できるか考える。
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ノートとログディレクトリを活用する。コンソールやフロントエンドページからログを注意深くコピーし、詳細に分析する。
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この知識を新しく加入するチームメンバーにどう伝えるか考える。
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全員がベストを尽くし、50人ものそんなエンジニアが集まったら何が達成できるか想像する。
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内部Nexusリポジトリから簡単にダウンロードできるライブラリは、手動でダウンロードして
.m2リポジトリに配置できる。 -
pom.xmlファイルを読み、プロジェクトに必要なMavenのコンパイルターゲットとJDKバージョンを確認する。 -
JiraやConfluenceで検索する代わりに、直接URLを構築してプロファイルや該当ページに移動する。
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例えば大規模なビルドパイプラインで
npm run buildに問題が発生した場合、パイプライン全体を実行する前に個別に実行して動作を確認できる。こうするとデバッグサイクルが速く小さく済む。 -
同じようなバグや問題はキャリアを通じて何度も繰り返し発生するため、必ず記録を残すこと。この習慣はAI時代になっても有用だ。大規模言語モデルが提供する答えは完全に正確とは限らず、検証が必要な場合がある。
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大企業によってはAIチャットボットや内部AIツールの進展が遅いことがある。私たちは仕事後に個人のPCでAIツールを使い関連する公開技術を学べる。こうすれば社用PCでの作業が楽になる。
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プログラミング作業の場合、最初の数週間でプログラムプロファイラ、IDE、コードチェックスタイル、コーディングアシスタント、データベースツール、Gitツールをセットアップする。これらを定期的に使って生産性を高める。
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銀行や大企業での仕事は厳格なセキュリティポリシーのため制約を感じることがある。しかし状況による。多くのJavaライブラリやパッケージは好きなようにダウンロードやインストールが可能だ。AIを使えば基本的に多くのことができる。
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会社の仕事を自分のプロジェクトのように扱う。チームの方向性に従う必要はあるが、その方向性の中でも価値をもたらす限り、異なるタスクを選択したり、好きなタスクを提案する機会はある。
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IDE、ソフトウェア、ツール、VS Code拡張機能、さまざまな機能や作業方法についてあらゆる選択肢を探求する。大企業や銀行の制限された作業用ラップトップでも、より快適なワークステーションに調整できる。