chatGPTに聞きながら本を読んだたけど、Claude Codeにグラフィカルな解説ドキュメント作らせながら読む方が効率が良いと気づいた
chatGPTに聞きながら本を読んだたけど、Claude Codeにグラフィカルな解説ドキュメント作らせながら読む方が効率が良いと気づいた
時相論理を理論書で学んでも応用とのギャップがありそうなので、実践的なツールから学んでいくスタイル。
実践 TLA+を読んでみるかー
そのあと余裕があればAlloyの本も眺めてみる
シーケント計算の式変形が理解できず挫折していた本を、chatgptのおかげで都度ギャップを埋めながら読み進められるようになったのはありがたい。
すっかり自分でコードを書かなくなった。そしてPythonばかり出力させているが別にPythonへの習熟度が上がったようにもあまり感じない。
しかし、それでもやりたいことの実現は出来るというのが何とも面白い。
同値性、という切り口で高校数学を復習している
ビジネスは予め解が一意ではないことがほとんどなので、所与の解にどう論理的に辿り着くかという思考から出発すると低品質なアウトプットを出力してしまう。
そうではなくて、色んな解があり得るので、どんな解が自分にとって最適かを思い描き、その理想解に向けて多少ガバっても良いから勢いよく論理展開をするゲームなのだと捉えて、新しいゲームを始めることが求められる。
とはいえゲームとしての基本構造は似ている。(状況把握→ゴール設定→課題設定→論点設定→攻略法設定→攻略過程の記述→論点解決の提示→課題攻略完了→ゴール到達)
ただ、新たに「他者」という変数が発生するのがデカすぎるアプデ要素。ここで躓くと…
過去に攻略できなかった問題に、改めて取り組むことで得られる気づきがあると楽しいし、自信になる。過去の自分を救えたようにも感じるのでメンタルにも良い。
そうではなく、同値というのは「ならば⇒」の向きを右にも左にも戻れるという状態を示す概念。既存の方程式同士の演算を行って産まれた新しい係数を持つ方程式と、既存の方程式とを見比べたときに、各方程式の演算組み合わせは残りの方程式と等しい…ということが示れば同値であると言える。
こうした、概念の咀嚼プロセスを辿らなければ、各概念を個別具体の事象に適用できるか否かのジャッジが出来ない。
こうした、公式や定理といった概念を個別具体の事象に適用できるか否かを判断し、適切な適用を行うことで一意な解を導くというのが高校レベルの学習。
振り返ると、法解釈もほぼ同様のプロセス。解(=判決)を決めるのは人間だが。
昔出来なかったことを、改めて取り組んでみるとそこまで苦労せず出来たりする。
理解するとは何かという定義を自分の中で持つことと、パラフレーズを独力で行うためにどういった知識と視点を導入すべきかをメタ的に問うことを、昔よりも自覚的に行えるようになったのが大きい。
昔の自分だと出来なかった、「何が分からないゆえにこの問題を解くことが出来ないかを特定し、言語化する」というプロセスを行うことを最重視するようになった。これが出来ればほぼその問題は解けるようになったと等しい。
例えば高校数学における同値の概念。この概念の意味を理解しようとせず、雰囲気で使う式変形操作用の記号とだけ捉えていた
起きたのでウォーキング行く
1 ドラクエⅦ
2 技術書
3 数学
4 ビジネス書
5 ドラクエⅦ
6 技術書
自分のために生きる、というのはもう充分やったのだなあと、思い至った
人生の時間軸を10年先に飛ばして色々考えてみるか
AIにコードを書かせる際、「あーそういう書き方にやっぱりなるよね。想定通り」となるか、「あーそこは想定と違う書き方したけど、良いねor悪いね。なぜなら〜」となるかのどちらかの状態にしないといけない。
書いてくるコードに対して驚いてはいけない。それは自分の力量不足。
インターフェースの設計というのは、取り扱える変数をどれだけ設定・公開するかを取り決めておくということなのかもしれない。
Input → Function → Output という流れの両端がI/Oであり、中核にいるFunctionにとって「外部から変えてほしくない、不変のロジック」はインターフェースとして公開しないが、「外部の都合によってロジックを変えるよ」という表明そのものがインターフェースとして露出しているという考え。
ドメインモデリング、自動テスト設計あたりの考え方をまとめてCLAUDE.mdに記載する作業をした方がよさげ
4:50起きが定着してきた。散歩と筋トレしてから1日を開始する効能を少し感じている
コンセプトで捉える、というのをちゃんとやらないとだな。ダイナミズムを持ったループ構造、というべきか
blueskyもスパム増えてきてなんかダルいな
通知消そ
ホットクックで鍋やる時は、煮物→まぜない→5分
notebooklmで穴埋め問題集作ろう
5,000歩ウォーキングしつつ30分ほどハノンやれた。
この後は週のプランニングやる
15分くらいハノンやったのが初日の限界。残り30分はAnki。
4500歩ウォーキングしたので軽く筋トレしておく
早起きして散歩しつつ英語のハノンをやってみる
それかspotifyでmarket place tech聴く
電車の中ではおとなしくJustinの動画を聴くのがちょうどいいかな
自分の人生をRPGと捉えると、ステータスや各種パラメータが最大化するような選択を取るのが理にかなってるんだよな。
感情はできる限り排するような自己洗脳ができると長期的にはハッピー
ふろむだ理論的に言えば、まずは高速で全体を眺めてぼんやりとした既知情報にした上で、問題を解く際に行うような「想起」のフェーズを設けるのがキャッチアップには最も効果が良い。
なので学習対象物の全体を眺めた上でnotebooklmに突っ込んで一問一答を作らせる、というのをやるか