akira nakashima

役割：テックリード（10-50人）／MNTSQ CLM 利用技術：ESLint, Vue, TypeScript ■ 重視したこと ・目的は、チームの誰が書いても同じ品質のコードになること ・そのために、基準は規約で言葉にし、守らせるのは lint に任せる。レビューで繰り返す指摘は規約か lint に移し、同じ指摘を 2 度しない ■ 成果と貢献 ・基準を言葉にするため、Vue 3 以降の開発ガイドラインと、WCAG 2.2 AA を基準にしたアクセシビリティ規約を策定 ・型情報を使う lint を導入するため、ESLint v8 から v10 へ数十の PR に分けて、機能開発を止めずに移行 ・レビューで繰り返し出ていた指摘を集め、規約に追記するか lint のエラーにした。デザイントークン以外の値の使用もその 1 つ

役割：テックリード（1-10人）／プロダクト横断 利用技術：Figma, Style Dictionary, Vue, TypeScript, Storybook, Chromatic, Changesets, Tailwind CSS ■ 背景 ・プロダクトごとにフロントエンドが分かれ、同じ UI を個別に作っていた ■ 重視したこと ・デザインシステムの目的は、プロダクト全体の UI の品質を上げること ・そのために、デザインシステムに沿って書くのが、人にとっても AI にとってもいちばん手間の少ない書き方になるようにする ■ 成果と貢献 ・Figma の Variables から CSS 変数と Tailwind のテーマを自動生成し、デザインの変更がそのまま実装に反映されるようにした ・デザイン原則やアクセシビリティ、文言などの基準と、コンポーネントごとに「いつ使い、いつ使わないか」とその理由を、1 つの定義から Storybook と llms.txt の両方に出力し、人と AI が同じ基準で UI を判断できるようにした ・公開定数とテスト用のスタブを提供し、利用側がデザインシステムに沿った書き方を、テストまで含めて手間なく選べるようにした ・AI がデザインシステムから品質の高い UI を作れるかを、llms.txt だけを読ませた AI に画面を作らせて評価し、その結果から AI が参照する Foundations などのドキュメントを継続して改善 ・利用率が上がれば UI の品質が上がると考え、利用率を品質の指標にしている。GitHub Actions のコンポジットアクションを作り、各リポジトリから週次で利用率を取得する仕組みを構築