SaaS の管理画面を開発していると新規作成画面と編集画面を実装することがよくあります。 これらの画面は一見似ているので共通のコンポーネントで実装できそうですが、意外と多くの違いがあります。 この記事では新規作成画面と編集画面を実装するときに気をつけていることをまとめてみます。 コンポーネント設計について シンプルな例でも新規作成画面と編集画面には違いがありました。 これらを1つの共通コンポーネントで実装するとコンポーネント内でIF分岐が発生し可読性が下がったり、再利用性が低くなったりします。 では両者を完全に別コンポーネントで実装したら良いのかというとそれも微妙です。新規作成、編集の入力項目は仕様的に同じであり、バリデーションも同じであることが多いです。 ここを別に実装してしまうと仕様が変わったときに変更する箇所が多くなってしまいます。 なのでフォーム部分(入力とバリデーション)は共通化
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今回はReactが初回マウントされるまでの実装を私自身が学習した流れに沿って解説したいと思います。「React Internals Deep Dive」というブログ記事がReactの内部実装を知るのに大変参考になります。 また、「React Internals Explorer」を使うとReactが実行するプロセスを視覚的に理解することができるため、大変おすすめです。 はじめに 本記事では以下の構成に従って解説をしていきます。 前提として理解するべき要素 FiberNodeの種類 4つの実行フェーズ currentとworkInProgress Trigger フェーズの実装 Render フェーズの実装 Commit フェーズの実装 初回マウントに関する内容は主にこちらのブログを参照しています。 なぜ初回マウントに限定するのか 今回はReactの実行の中でも初回マウントに限定して解説をし
React19のRCが発表され数ヶ月が経ちました。Next.jsではReact19のExperimentalな機能を使った実装をいち早くしていたので、少し馴染みのあるアップデートが多かったように思います。 Next.js（特にApp Router）においてReact19のAPIやHooksをどのように使うべきかはNext.jsのドキュメントを見れば大体のベストプラクティスが見えてきます。ですが、実際の開発現場ではApp Routerを採用しているケース以外にもVite+ReactやPages Router, Remixなどと様々な実装があるのが現実です。 そこでこの記事では、特にVite+Reactのスタックを前提にReact19の新機能をいかに活用できるか整理したいと考えています。 また、React19の新機能を見た時にTanStack QueryやSWRのようなサードパーティの状態管理
最近、AIのワークフローを簡単に組める OSS「Dify」が注目を集めています。 Difyではブラウザ上でフローチャートを構築してLLMのワークフローを設計できます。 今回はこのUIの実装を理解するためにReactでフローチャートUIを実装してみようと思います。DifyではフローチャートUIの構築に「React Flow」を使用しています。React Flow は React で使えるフローチャートUIライブラリです。本記事の実装でも React Flow を参考にしてきます。 本記事はフローチャートUIの仕組みを理解することを目的にしています。 フローチャートUIの要素 フローチャートは主に、ノードとエッジから構成されます。ノード同士はエッジで繋ぐことができます。 この記事ではエッジ接続部分をコネクターと呼びます。 つくるもの シンプルなフローチャートUIを実装します。 今回作るフローチ
こんにちは、AIShift バックエンドエンジニアの石井(@sugar235711)です。 AIShiftでは去年の11月からAI Worker[1]という新しいサービスの開発が始まりました。（以下AI Worker） 本格的に開発が始まり3ヶ月弱経ったので、その間に試してきた技術やチームの取り組みについてまとめてみたいと思います。 はじめに この記事では、AI Workerのおおまかな概要・設計を説明し、それらのバックエンドを実現する上でどのような技術を試してきたのか、技術以外でのチームの取り組みについてまとめます。 少し分量が多いので、ライブラリについての情報を求めている方は、目次から気になる部分を読んでいただければと思います。 何を作っているのか ざっくりまとめると、Microsoft Teams/Web上で動くAIを活用した業務改善プラットフォームを作成しています。 GPTとRAG
Reactの技術選定においてルーティングとデータ取得は特に重要な役割を担っています。 もちろんNext.jsやRemixのようなフレームワークを採用すれば、個別のライブラリを追加することなくルーティングからデータ取得までフレームワークが提供するAPIを使って実装することができます。 しかし、AI ShiftのようなBtoBのサービスにおいてはSPAで十分なことがほとんどで、Next.jsなどのフレームワークの採用がtoo muchになりかねません。 この記事は2024年2月時点の技術選定において、TanStack RouterがSPAのルーティングライブラリとして非常に有力な候補であることを紹介します。 はじめに TanStack RouterとTanStack Queryの採用がSPAアプリケーションにおける最適解の一つになりうることをその特徴と実際の設計例をもとに解説します。 TanS
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