ぱいぱいにっき

Pythonが好きすぎるけれど、今からPerlを好きになりますにっき

大吉祥寺.pmに参加しました

Perl Mongerのmacopyです。pmということで大吉祥寺.pmに参加しました。下は本当に行った時・行った後に出た感情などを書いております。話されたトークの感想等は他の方のブログや、トークスライドを見ると良いでしょう。

感想

  • 大吉祥寺.pmは最近は設計に関する話や、エンジニアリングへの取り込み方など、言語やフレームワーク、レイヤー、特定技術に限らない話をされている方が多い印象だった
    • 国内pmの総本山たる(?)YAPC::Japan自体が近年そういう傾向にあった(独自研究)
      • というのは本当に印象で、京都・広島・函館のタイムテーブルを見返してみるそうではない。今度開催されるYAPC::Fukuokaでは特に幅広い技術そのものの話が採択されているように感じる
    • 私は別にこれが悪いと言っているわけではない。実際大事だ。一方で、技術的な具体の話も重要だ
    • 両方があったという意味・それが1トラックで行われていたという意味、大吉祥寺.pmがそれらの結節点になっていた
      • 1トラックというのは非常に重い意味を持つ。普通カンファレンスは3トラックなどのマルチトラックで開催され、同時に行われるトークセッションが複数あり、その中から好みのものを参加者が選んで部屋へ向かう。同じ時間に開催されているトークをどちらも聞きたいなんて思うこともあるが、興味がないトークを避けて別の少しでも興味があるトークに移ることができるのだ
      • 大吉祥寺.pmは、外に行ったりアンカンファレンスにでも参加しなければ、運営によって選ばれたただ一つのトークセッションを聞くしかない。興味がなくても聞かなくてはならない（外に出ればいいのだが時間を無駄にしている感覚は持つだろう）というのは、厳しい制約かつ、プロポーザルのタイトルや説明を読んでピンと来なかったトークも聞くという事象を起こす
      • 「自分で選ぶ」という行為はそれだけでバイアスを産む。あらゆるものがリコメンドエンジンによるエコーチェンバーになってしまっている現代、全く知らない分野の話を聞くには、非常に大きな本能から抗う能力が必要だろう
      • 大吉祥寺.pmは1トラックなので自動的に興味がない話を聞くことになる。結果、話が面白くなかったらしょうがないが、普段生活していては聞かなかったキーワードが得られたら儲け物ではないだろうか り、それはそれで大事な機能だと思っている
  • そういった端から端までなんでも受け入れるという雰囲気が吉祥寺.pmのコミュニティにはあると思う
    • ◯◯を知っている人、みたいな普通の勉強会・カンファレンスにあるコンテキストを共有しているからこそ、話が早いという感覚は大吉祥寺.pmだとない
    • 一方でそういったカンファレンスにない、知らない視点や身近ではないドメインの知見が得られると感じる
  • 人がカンファレンスに何を求めるかというのは人それぞれである
  • 廊下で開催されていたアンカファレンスで「今のPerl入門」というのid:anatofuz さんとやった
    • pmなのにPerlの話題が一個もないのは寂しいし、皆さんが普段の生活をしていると遭遇しない情報を耳にして欲しかったというのがあった
    • 現代のPerlのインストール方法や、最近入った機能などを紹介した
  • 私のトークはハードウェアやろうぜという話ではあるが、一つの裏のテーマがあった。WhyやWhatを期待する人に対してHowの話を聞かせるというものである
    • 吉祥寺.pmは直近では設計ナイトもやっており、またマネジメントする人される人ナイトも行っている
      • そういったコミュニティから来ていて、そういった話を期待する人が話を聞いている
    • こういう情報が前提にあると、「今！ハードウェアの話を始めるには」という話に耳を傾けてもらうには、まず「なんでハードウェアをやるのか」みたいな話から始めざるを得ない
      • Whyから始める思考がある人にまず合わせる
  • 一方で、ハードウェアもとい電子工作というのはLEDをチカチカさせて、で何？で終わる人が入門者の5割を占めるとされる（要出典）
    • 「自分が作りたいもの」を想像できていないまま道具について入門するからだ。それは良くて、道具に強い興味があると、それはそれで強い武器となる
    • じゃあハードウェアで作りたいものを思いついてから入門せよというのも酷な話である。なぜなら作れる範囲のハードウェアで何ができるかわからないからだ
    • なので今回のトークでは、SWEがどういう気持ちでハードウェアに取り組むか、そして手段を羅列し、それらの手段を使った具体的なユースケースについて解説をした
    • 生成AIだけだとわからない箇所を述べるとスライドにあるが、具体的には知らないとLLMに投げかけるクエリを書けない部分についてインスピレーションを得るような情報を提供するという感じだ
  • 現地並びにSNS上でも皆様から好評を得られて何よりです。聞いていただいて大変感謝です
  • 来年もぜひ参加したい。次はどうなるかな、どこでいつになるかな？

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