書いて、捨てる!
なぜ注目されているか
総合151位 10831 件の言及
言及 Qiita 記事 (290 件)
【初心者向け】プログラミング初心者が知っておきたい有名な原則・考え方 10選
♡ 530プログラミング, 初心者, ポエム, コードレビュー, 設計原則【図解】2層構造→MVC→レイヤード→ヘキサゴナル→クリーンアーキテクチャ：設計思想の進化を一気に理解する
♡ 302Java, DDD, アーキテクチャ, CleanArchitectureエンジニア初学者へ伝えたい。現場を通して思ったこれからのエンジニアになるために必要な考え方と姿勢
♡ 135初心者, エンジニア, 未経験エンジニア, 新人プログラマ応援, 初学者エンジニアが「事業を動かせる人」になるための4要素
♡ 76ポエム, マネジメント, キャリア, エンジニア, PdM個人開発こそ、GitHub × AI × スクラムで回したほうがいい
♡ 46GitHub, アジャイル, AI, スクラム, 個人開発AIレビューがあっても人がコードを読む理由
♡ 44コードレビュー, codexRust・Kotlin・Go・TypeScriptで再考するGoFデザインパターン：モダン言語機能が変えた設計の常識
♡ 34Go, Kotlin, Rust, TypeScript, デザインパターン【2026年3月最新版】コーディングが楽になったからこそ気をつけるべきセキュリティ
♡ 32AWS, Security, セキュリティ対策, 生成AI, バイブコーディングエンジニアが「人に会う」だけでキャリアが加速する理由｜勉強会のすすめ
♡ 31初心者, ポエム, キャリア, エンジニア, 新人プログラマ応援あなたはAIに「待った！」が言えるか？ ― AI時代に必要な「レビューする力」の話 ―
♡ 26社内勉強会, AIエージェント
この本に興味がある方におすすめ
この本に関連
関連記事
ChatGPT に聞けば済む時代に、あえて本を開く理由
生成 AI で何でも聞ける時代に、技術書を読む意味はあるのか。AI の回答と書籍の知識の決定的な違いを掘り下げ、両者の使い分けを提案します。
技術書学習法
LLM / 生成 AI 本ガイド - 仕組み / 実装 / エージェント開発の 3 層で選ぶ (2026 年 8 月時点)
LLM (大規模言語モデル) / 生成 AI を学ぶ技術書の選び方を 3 層 (読み物で仕組みを掴む → 中身を実装で理解する → RAG / AI エージェント開発) で整理。2026 年 8 月時点の定番書と、変化の速い分野で本を選ぶときの注意点を解説します。
機械学習選書ガイド
Python 本の選び方 - 独学の最初の 1 冊から実務品質まで
Python 本の選び方を「動機」から逆算して整理。プログラミング未経験の最初の 1 冊、業務自動化に直結する本、型ヒントとコード品質で実務水準へ進む本まで、2026 年 8 月時点の定番を独学ルートに沿って解説します。
Python選書ガイド