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概念

  • 🏗️このサイトのアーキテクチャ
  • 🏷️区分オブジェクト
  • 📖欠陥予防(真因分析と水平展開)
  • 🧩ドメインオブジェクトへの業務ロジック集約
  • 📦ファーストクラスコレクション(コレクションオブジェクト)
  • 🏛️Functional Core, Imperative Shell
  • 🔭オブザーバビリティ(Observability)
  • 📖プロセス成熟度とテーラリング
  • 📖見積もり技法
  • ✨純粋関数(Pure Function)
  • 📖品質保証(SQA)
  • 📖品質マネジメントシステム(QMS)
  • 📖品質指標設計(計測・評価)
  • 🚃Railway-Oriented Programming(鉄道指向プログラミング)
  • 📖要件エンジニアリング
  • 📖リスク管理
  • 📖ソフトウェア設計原則
  • 📖ソフトウェアプロセスモデル
  • 📖ソフトウェア品質モデル
  • 📖テスト戦略
  • 📖トレーサビリティ
  • 🎯型駆動設計(Type-Driven Design)
  • 💎値オブジェクト(Value Object)
  • ⚠️プリミティブ執着(Primitive Obsession)
  • 🚫状態フラグ・汎用テーブルのアンチパターン
  • 🎯SLO / SLI / SLA
  • 💰エラーバジェット
  • 🎯DDDはなぜ必要か
  • 🗣️ユビキタス言語
  • 🔲境界づけられたコンテキスト
  • 🎯arai60 概要・練習方法
  • 👉arai60 - Two Pointers(二ポインタ法)
  • 🪟arai60 - Sliding Window(スライディングウィンドウ)
  • 🔗arai60 - LinkedList(連結リスト)
  • 📚arai60 - Stack(スタック)
  • ⛰️arai60 - Heap / PriorityQueue(ヒープ・優先度付きキュー)
  • 🗺️arai60 - HashMap(ハッシュマップ)
  • 🕸️arai60 - BFS / DFS(グラフ探索)
  • 🌳arai60 - Tree / BT / BST(木構造・二分木・BST)
  • 🧩arai60 - Dynamic Programming(動的計画法)
  • 🔍arai60 - Binary Search(二分探索)
  • 🔄arai60 - Recursion(再帰)
  • 📊arai60 - Sort(ソートアルゴリズム)
  • 🎲arai60 - Greedy + Backtracking(貪欲法・バックトラッキング)
  • 🗺️サブドメイン(コア・サポート・汎用)
  • 🗾コンテキストマップ
  • ⬡六角形アーキテクチャ(ポートとアダプター)
  • 🪪エンティティ(Entity)
  • ⚙️ドメインサービス(Domain Service)
  • 📣ドメインイベント(Domain Event)
  • 🫧集約(Aggregate)
  • 📐集約の設計原則(Vernon の4ルール)
  • 🗄️リポジトリ(Repository)
  • 🏭ファクトリ(Factory)
  • 📦モジュール(Module)
  • 🎛️アプリケーションサービス(Application Service)
  • 🔌境界づけられたコンテキストの統合
  • ⚡CQRS(コマンドクエリ責任分離)
  • 📜イベントソーシング(Event Sourcing)
  • 🧠脳科学の基礎:全体像と根本アーキテクチャ
  • 🔁神経可塑性
  • ⚡報酬系とドーパミンの設計思想
  • 🏃身体と脳の双方向性(運動・BDNF)
  • 😴睡眠と脳(記憶・回復・BDNFの関係)
  • 📚学習科学の全体像と効果量ランキング
  • 📅分散学習(Spaced Repetition)
  • 💭想起練習(Retrieval Practice / テスト効果)
  • 🔀インターリービング(交互学習)
  • 🌊フロー状態と集中の設計
  • 🔄習慣ループ(Cue→Routine→Reward)
  • 🏗️環境設計(意志力より設計)
  • 💪意志力の科学(有限リソースモデル)
  • 🛡️SCAFRモデル(社会的脅威と脳)

フレームワーク

  • 🔌メタデータ中心ロギング(Metadata-Centric Logging)
  • 🔌リリース可否判定パターン
  • 🔌レビュー戦略
  • 🔌シフトレフト(品質の早期確保)
  • 🔌薄いサービス層パターン(Application Service)
  • 🏗️三層分離パターン(ドメイン・アプリケーション・インフラストラクチャ)
  • 📟オンコール設計

Tips

  • 🚀記事作成・デプロイフロー
  • 📐業務ロジックはドメインオブジェクトに書く
  • 🧩Astro 構文リファレンス
  • 📐見積もりを約束として扱わない
  • 📐ログにはメタデータを記録し、コンテンツを含めない
  • 🔒不正な状態を型で表現不可能にする
  • 📐プロセスはチームに合わせて適応させる
  • 📐品質指標は判断根拠になるように設定する
  • 📐要件はテスト可能な形で書く
  • 📐レビューは全量・目的明示で実施する
  • 📐リスクは定期監視し顧客と共有する
  • 📐リスクには必ずオーナーを置く
  • 🎯設計はドメインモデルから始める
  • 🗺️ドメインモデル抽出スキル
  • 📚本から概念を抽出する
  • 📊Gensparkで自社ブランドスライドを自動生成する
  • 🔨段階的リファクタリング戦略
  • 🛠️真因分析と水平展開スキル
  • 🛠️テスト計画作成スキル
  • ⚖️エラーバジェットで優先度を決める
  • ⏱️オンコール当番中も戦略的作業時間を確保する
Docs
📚

学習科学

5件のドキュメント

  1. 1.
    📚

    学習科学の全体像と効果量ランキング

    科学的研究で証明された学習法の効果量ランキング。ハイライト・再読は効果が低く、想起練習・分散学習が最も効果的

    概念
  2. 2.
    📅

    分散学習(Spaced Repetition)

    繰り返しの間隔を徐々に広げることで、忘却曲線に逆らって長期記憶に定着させる学習法

    概念
  3. 3.
    💭

    想起練習(Retrieval Practice / テスト効果)

    「思い出そうとする行為」そのものが記憶を強化する。読み返しより圧倒的に効果的な学習法

    概念
  4. 4.
    🔀

    インターリービング(交互学習)

    異なる種類の問題・トピックを混ぜて学習することで、長期的な定着率と応用力が大幅に向上する

    概念
  5. 5.
    🌊

    フロー状態と集中の設計

    フロー(没入)は技術と難易度の均衡点で発生する。集中モードと拡散モードを意図的に切り替えることで認知パフォーマンスを最大化する

    概念