チェーン店しかないか...って時によく食べてるもの
最強のダイエット飯！とかそういうのではない
カロリーが高すぎずタンパク質もそこそこ取れて罪悪感が薄く、"負けた気持ち"にならない個人的メニュー
CoCo壱番屋
低糖質カレー（カリフラワーライス＋ポークソース）＋パリパリチキン
- カロリー: 571kcal (277kcal + 294kcal)
- タンパク質: 26.2g (8.0g +18.2g)
https://www.ichibanya.co.jp/menu/pdf/nutrition.pdf
しんぱち食堂
あかうお干物定食
- カロリー: 約602kcal
- タンパク質: 約26.2g
※公式サイトに記載なし
リンガーハット
野菜たっぷり食べるスープ
- エネルギー: 437kcal
- タンパク質: 20.5g
https://www.ringerhut.jp/quality/allergy-nutrition_value/pdf/allergy-nutrition_value.pdf
ゆで太郎
冷そば＋海老かしわ天盛り
- カロリー: 621kcal (373kcal + 248kcal)
- タンパク質: 約27.2g (約13.0g + 約14.2g)
PlayStation 5とメタファー:リファンタジオ買った
自宅にあるコンシューマーゲーム機が長らくSwitch 1のみである程度のライトゲーマーだが、PlayStation 5を購入した。
かねてより気になっているタイトルはあったがライトゲーマーなので「ハードに7万かぁ...」「RPGやシングルプレイヤーゲームができればいいだけで高度な機能とか不要なんだよなぁ...」と躊躇していたが廉価版（日本語版）の発売に合わせて踏み切った。
購入したのは2025年だったが年内はそこまでたくさんプレイできず 2025年に買ってよかったもの、買わなくてもよかったもの - valid,invalid には入らなかったが、ゲームは良い。
ソフトは本体購入時にセールをやっていた『メタファー:リファンタジオ』を買い、もうすぐ1週目をクリアしそうというところ。お経みたいな音楽とか最初の"ニンゲン"の登場とかいろいろ衝撃だった。
怪物の造形がブリューゲルの作品世界みたいで、自宅で使っているマグカップとの妙な親和性を感じている。
歯医者を変えたら虫歯が見つかった
2025年の中頃まで4年ほど同じ歯医者に通っていた。2023年頃に1箇所虫歯を治して以降は定期的な検診でも不調は見つからず、口内の健康は良好だと思っていた。
昨年に引っ越したのを機に歯医者が変わり改めて検診をしたところ2箇所の虫歯が見つかった。1つは初期のものだったが、もう一つは前の歯医者で治療された際の不手際の可能性があるという。被せた銀歯の内側の洗浄が甘かったか、入れる薬剤が足りなかったとか。
もともと通っていたのが非常に気の良い老夫婦の歯医者で、長らく良くしてもらっていたので恨み言はない。それよりも、治療やサービスの品質をこちらで判断できない非対称性とどう付き合うかなぁと意識させられることになった。
Devinが蓄積したKnowledgeをAGENTS.mdなどにマージする
AIコーディングエージェントのDevinはKnowldgeと呼ばれるコンテキスト管理の仕組みがある。ユーザーが手動で登録することもできるし、ふだんのチャット内でのフィードバックに基づいて自動的に記憶すべきナレッジを提案もしてくれる。
およそ10ヶ月ぐらいDevinを使ってきてそれなりに溜まってきたKnowledgeをAGENTS.mdなどにマージすると、Devin以外の全エージェントツールにとっても嬉しいことがあるのでは？と思い、試してみた。
手順
以下の手順でDevin knowledgeをAGENTS.mdに持っていってみた。
1. Devin APIから全knowledgeを取得する
すべての Knowledge を一覧表示する - Devin Docs
curl --request GET \ --url https://api.devin.ai/v1/knowledge \ --header 'Authorization: Bearer <token>' > devin_knowledge.json
2. 任意のエージェントにマージさせる
以下のようなプロンプトでマージさせる。全レポジトリぶんを含むdevin_knowledge.jsonがあまりにデカいようなら事前にフィルターしておいてもよい。
devin_knowledge.json はDevinというAIコーディングツールが持っているエージェント向けのknowledgeである。 この内容のうち <foo> レポジトリに適用されるものを特定して AGENTS.mdに取り込んでください。 ただしすべてをroot directoryのAGENTS.mdに記述するのではなく必要に応じてサブディレクトリのAGENTS.mdに記述すること。相応しい記述箇所がなければ相談してください。
3. 人間の目で間引いていく
中にはDevin専用のKnowledgeもあるので不要なものを消していく。
結果
今回この作業を行ったレポジトリにおいては差分は数十行程度で、正直あまり面白いdiffはなかった。
続・AIのためのオンボーディングドキュメントを整備する (2026年1月版) - inSmartBank で書いたように既存のドキュメントを整理済みでよくできていたから...だと良いのだが。
実際にはsuggestされているが放置されているKnowledgeも多くあり、これらをしっかりトリアージすることでより高い効果を得られそう。
Devinが自動的に蓄積してくれたKnowledgeをAPIで引っこ抜いてきてAGENTS\.md or CLAUDE\.mdにマージさせるというのをやってみた
— ohbarye (@ohbarye) 2026年1月19日
suggestionsのトリアージをしっかりやっていないと効果薄いかもしれないhttps://t.co/VOVAGTIEFD pic.twitter.com/ogNHbEJ471
2025年に買ってよかったもの、買わなくてもよかったもの
生活・趣味で2025年に買ってよかったもの、買わなくてもよかったもの。
ちなみに、振り返るにあたってAmazonでの購入商品一覧を得るには GitHub - rs-techdev/Bookmarklet を利用した。
買ってよかったもの
Addictive Drums 2: Custom Collection
いきなり趣味ですが。
バンドマンとしてデモ作りや宅録でDAWを触るぐらいの状態が長く続いていたが、ちょっとした依頼でドラム音源を用意せざるを得なくなり、ついにドラム音源ソフトウェアを買った。
これまでやる気が出なかった理由の大半はプリセットのドラム音源がしょぼかったから......なはず。2026年の活動にご期待ください。
マルマン スケッチブック B6 24枚
設計のスケッチや脳内整理のためのメモ帳として使い始めた。てきとうな余った紙の裏に書くよりも快適で気分良くなれるので、ぜひ文具店などで手に取ってみてほしい。
良い紙は良い。
AIYIMA S400 100Wブックシェルフアクティブスピーカー
デスク周りの音響環境にこだわってなかったが 【レビュー】Aiyima S400改良版でUSB DACを搭載しPC接続も可能に! - ヨーイチ | イヤホン・デスクトップオーディオ部 YT を読んで購入を決めた。
これまで音楽鑑賞や音源チェックには AKG プロフェッショナルスタジオモニター・セミオープンヘッドフォン K240MK2 【国内正規品】 を使っていたがヘッドフォンなしでもいろいろできるようになり、気に入っている。
後述する安いスピーカーを何個も買い換えるよりこれぐらいのを先に買うべきだったな。
山崎実業 マグネット水切りワイパー tower
同僚のすすめにて購入。水切りを毎度やるのは面倒かと思っていたが案外楽しく、風呂場の鏡にウロコ汚れがつかなくなった実益もある。
貝印ピーラー
これも同僚の推薦。かぼちゃのような硬い皮にも通用するすごいやつ。
100円ショップの安いピーラーを頻繁に買い替えていたが、二度と買わなくていい。
ベルーナ(BELLUNA) カーテン 遮光
引越しに伴い窓数が増え、カーテンが足りなくなったので購入。通常のカーテンでは漏れる光も完全にカットできるので眩しくて目が覚めることがなくなった。
4枚セットと書いてあるが遮光カーテン2枚 + レースカーテン2枚だったりするので気をつけてほしい。
ストレッチポール
巻き肩からくる背中と首肩の痛み対策。朝と風呂上がりにずっと使用していたら胸の開きはだいぶよくなってきた。DAISOで買った500円ぐらいのフォームローラーと併用している。
特別この商品が良いのかはわからない。
オーラルケア フロアフロス
長らく糸ようじを使っていたが歯の隙間が狭いときにちぎれてしまうのがストレスだった。歯科衛生士に推薦されてこちらのフロスに変更した。
他のフロス製品も過去に1つ試していたが、こちらのほうがちぎれにくく、歯の間に通したときに広がるので汚れをとりやすくて良い。
Google Pixel 7 Pro ガラスフィルム
一回落として2万円以上かかるディスプレイ交換を経験したのでガラスフィルムを貼ることにした。
そして貼った数ヶ月後にまたスマホを落としてしまった。その際にガラスフィルムだけが割れて本体のディスプレイが無事だったことに感動し、元を取った気になれた。
CleanShot X
スクリーンショット、画面収録、ハイライト、画像加工など多機能かつ使いやすい。用途ごとに個別のソフトウェアをインストールするのが不要になってありがたい。
購入したのはワンショットで支払うライセンス。初めは高いか？と思ったが仕事でもしょっちゅう使っているので確実に元は取れている。
Suno月額プラン
買ったものとしてサブスクリプションサービスをあげるのはどうなのだと思ったがお金を払ってよかったもの。最先端の音楽生成がどんなものかいろいろ試せてよかった。
無料でも数十回ぐらいの楽曲生成はできるものの、たくさんリテイクさせたりステム音源やWAVファイルをダウンロードして手元で加工したりアレンジしようとすると無料プランは物足りないので課金した。
"バンドマン兼ライトDTMerとしてのAI活用"みたいな話は別途書いてみたい。
買わなくてもよかったもの
FUNLOGY Speaker (PCスピーカー)
デスク周りになにかスピーカーを置くか〜と思って購入。千円代にしては悪くなかったのだけど、1ヶ月ほどで左側のスピーカーから音が出なくなり... 使い物にならなくなったため先述のスピーカーに交代。
リンクジャパン eAir 二酸化炭素濃度計
自宅の住環境が良いのか悪いのか知りたくて購入。二酸化炭素濃度と、体感する空気の良し悪しは重なっている時もあればそうで無い時もあり。いちおう高濃度になったら換気したりといった行動には繋がっている。
今も現役で使用しているが、無いなら無いでそこまで困らなかったなという物。
HOKA CLIFTON 10
履き心地がとても良く長時間歩けるという評判だったので膝を痛めていた妻向けに購入した。だがしかし、骨格や筋肉量の関係でかえって悪化し、今度は足底筋膜炎になってしまった...。柔道整復師、医師それぞれの所見としても合わない靴に起因する可能性が高いとのことだったので泣く泣くセカンダリーマーケットで売却した。
https://www.hoka.com/jp/clifton-10/1162031.html
アフィリエイト記事の最後にこれを貼ったのは戒めである。特に健康関連の器具・装具については気をつけていただきたい。
「こんな複雑なことをしないといけないのはおかしい」というソフトウェアエンジニアの勘
時折、「やりたいことに対してこんな複雑なことをしないといけないのはおかしい」という感覚がはたらく。ソフトウェアエンジニアの勘といってもいい。
FizzBuzz Enterprise Editionはプログラマジョークとして解されるが、実際のエンジニアリングではもっと微妙な形で表れる。たとえば設計やコードレビューの最中に「こうしたらどうなるだろうか」と思いつき、提案を実装した結果として管理すべき状態やコード量が減ったりする。(関連: 状態、結合、複雑性、コード量の順に最適化する - valid,invalid)
あるいはシステム要件や仕様について話す中で表出することも多い。「新しい画面を作ってこういう情報を見せたい」であったり「ツールAと双方向に同期して検索したい」といった言葉からよくよく要求を聞いてみると、既存機能で代替ができたり、大仰なインテグレーションは不要だと気づく。
不要な仕事を減らす能力
"No, AI is not Making Engineers 10x as Productive" (2025-08) ではAIはエンジニアを10倍生産的にはしない、という主張ととも不要な仕事を減らす能力の重要性が述べられていた。
(同記事の筆者が仕事を通じて見知った) 10x Engineerはコードを書くのが10倍早いわけではなく不要な作業を未然に防ぐ能力を持つ人だったと。PMを説得して実行不可能なタスクを止める、不要に複雑な開発を止める、DXに投資して全員の時間を節約する、将来のために自分の作業を文書化する...こうした活動が組織内で積み重なって10倍の差がつくことがある。
ここでは単なる勘ではなく能力 (ability) と表現しているが、自分が感じているものともかなり重なっているように思う。
ソフトウェアの設計は複雑性を管理する作業である
"What Is Software Design?" にて1992年に指摘されたことではあるが、高々数十〜数百行のコードで実行できる処理はとても複雑な内容でありうる。この点においてソフトウェアエンジニアリングにおける設計はその他のエンジニアリング分野からすると極めて特殊である。
ソフトウェアのような複雑なものをこれだけの短時間で設計できるのはほかのエンジニアリング分野では（少なくとも当時は）みられなかった。これがソフトウェアの複雑性が短期間で膨れ上がる原因でもあり、ソフトウェアの設計は複雑性を管理する作業である、とされた。
複雑性の爆発に対する不安
この「複雑性の管理」という視点で現在の開発環境を見直すと、当時とは質の違う問題が見えてくる。
30年以上が経過したいま、コード1行あたりの実現する処理の量はさらに増え、AI/LLMを用いることで自然言語1行から大量のコードおよび裏側の複雑性を生産できるようになった。しかも、そのトリガーを引けるのが専門のソフトウェアエンジニアだけではなくなってきている。
クリティカルな業務領域では、要件定義やコードレビューといった従来のプロセスを通じて、複雑性を押し留めようとする不断の活動が続いている。一方で、これまで以上に多くの人が新たな複雑性を生み出しつづけている、という構図もある。増大する複雑性の総体にどう立ち向かうべきか、この増大はいつしか手に負えなくなるのでは、と感じさせられる場面もある。
先の"No, AI is not Making Engineers 10x as Productive"が述べるAIコーディングエージェントは不要な作業を防ぐことはほとんどしない。それどころか、AIはしばしば性急な作業や過剰な構築を助長している*1という指摘は自分の不安を言い当てている。
これまで培ってきた「こんな複雑なことをしないといけないのはおかしい」という勘や不要な作業を防ぐ能力。これらに対して無頓着に逆行する振る舞いが、ソフトウェアエンジニアのAIに対する不安視の一端のように思う。
こうした勘や経験知、能力をフィードバックしたりコンテキストとして与えるべき、ガードレールを敷いたり方向づけをしていくべき、という方法論は知っている。
モデルプロバイダーやツール側の進化や創意工夫に学びつつ、自分が管理する領域や分野において同様の還元ができるかどうか、複雑性を管理するソフトウェアエンジニアの役割が問い直されていると感じる。
このような文章を書くと、オールドタイプがジョブセキュリティの不安からポジショントークしていると見えるかもしれないが、変化それ自体は面白くも感じている。
*1:2025年8月時点の記述である点に留意
