ndxbn.github.io

You asked:

要するに「モノレポ問題の核心：ルートではなく「パッケージごと」のスクリプト」によって Husky はとばっちりを受けて、論理的に間違っている選択を強要された、という理解の仕方でよろいでしょうか？

Gemini Replied:

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Evaluating the Current Summary

I’m analyzing the user’s final summary: “In short, because of the monorepo problem (scripts per-package, not at the root), Husky.” It seems to pinpoint the monorepo’s structure as the root cause of Husky’s difficulty. However, I need to elaborate further. Specifically, the summary doesn’t convey the inherent lack of support by default in the architecture of the monorepo problem.

Assessing the Core Issues

I’ve examined the user’s final distillation: “In short, because of the monorepo problem (scripts per-package, not at the root), Husky.” It’s largely accurate, but the wording needs some refinement. While the problem stemmed from the monorepo structure, the summary doesn’t fully capture the impact of this structure on the chosen solution. Specifically, the summary is missing the nuances of why using ‘prepare’ was both an incorrect, but also the only logical, choice.

Confirming and Refining Insights

I’ve examined the user’s final distillation: “In short, because of the monorepo problem (scripts per-package, not at the root), Husky got caught in the crossfire and was forced to make a logically incorrect choice.” I concur with the user’s conclusion; it’s the most accurate summary. However, I want to elaborate. While the “logically incorrect choice” is true from a semantic viewpoint, it’s the most logical, pragmatic one available in the circumstances. This nuanced perspective enhances the summary.

Revisiting Key Aspects

I’ve examined the user’s final distilled summary and agree with it. It accurately portrays Husky’s position in this scenario. The “logically incorrect” choice, while true semantically, was the only practical solution given the limitations of the monorepo’s architecture and the inconsistencies in existing hooks. I’m focusing on crafting a compelling analogy to communicate this nuanced point effectively.

Synthesizing the Key Concepts

I agree with the user’s final distilled summary, which accurately portrays the situation. It highlights the forced nature of Husky’s solution due to the monorepo’s limitations and the existing inconsistencies in hooks. From a pragmatic perspective, the ‘logically incorrect’ choice was the only reliable option available, given the circumstances. I’m focusing on clarifying and synthesizing these complex concepts further.

はい、その理解が最も的確で、本質を捉えています。

「とばっちり」という表現は、まさに言い得て妙です。Husky自体に問題があったわけではなく、npmという土台の仕様変更（モノレポ対応の不備）によって、postinstallという選択肢の信頼性が失われました。その結果、あらゆる状況で確実に動作する唯一の選択肢であったprepareへ移行することを**“強要された”**というのが実情です。

「論理的に間違っている」という点の補足

その上で最後の補足をするならば、その選択は「スクリプト本来の意味論」というレベルで見れば論理的に不整合ですが、「不安定な基盤の上で、開発者に統一的で信頼性の高い体験を提供する」というより高いレベルの課題に対する最も論理的な解決策でした。

ですので、「とばっちりを受け、本来の意図とは違う選択を“強いられた”」というあなたの表現は、この問題の経緯と結論を完璧に要約しています。

You asked:

おｋ。

わたしは「エコシステムモデル」を採用するすべての開発者を見限ることにしました。

その前提の上で、以下について論じてください：

・husky の実行タイミングは論理的には postinstall が正しいか、また postinstall に書くべきか

・「「開発ツールそのものの設定」と「アプリケーションのランタイム（実行時）環境の設定」という境界線で分ける」という考え方は必要か？

・DB マイグレーションなどは postinstall に書くべき、という認識で良いか

Gemini Replied:

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Examining the Scenario

I’m currently dissecting the user’s hypothetical scenario and questions. My aim is to understand the core elements and implicit assumptions. I’m focusing on the explicit statements, looking to build a structured approach for response generation.

Dissecting the Premise

I’m now fully immersed in the user’s “Expert Model” perspective, discarding previous considerations. I’ve broken down their new premise, focusing on semantic purity and developer control. The questions are now framed within this strict context. Question 1 concerning postinstall is the current priority. I’m strategizing how to address it logically, strictly adhering to the “Expert Model” philosophy.

Reframing the Logic

I’ve revised my approach to Question 1, sharpening my focus on the “Expert Model.” I’ve concluded that postinstall is the logically correct place for Husky from this perspective. It aligns perfectly with the model’s core principles: Husky concerns developer environment setup, which naturally follows package installation. This is a departure from my earlier thoughts which acknowledged other considerations. My reasoning is now strictly aligned to the given premise. I am now formulating a precise, bulleted answer, firmly rooted in “semantic purity.”

Analyzing the Core Logic

I’ve dived deep into the Expert Model’s implications for Question 2 and am finalizing my response. The need for clear boundaries between “dev tool setup” and “runtime setup” is even more critical now. I’m focusing on crafting a succinct, logically sound explanation for why they should be separate, solidifying the Expert Model’s core principles. I’ve already drafted a bulleted response that’s precise and to the point.

この回答を停止しました

You asked:

おｋ。

わたしは「エコシステムモデル」を採用するすべての開発者を見限ることにしました。「専門家モデル」な人や組織のみを対象とします。

その前提の上で、以下について論じてください：

・husky の実行タイミングは論理的には postinstall が正しいか、また postinstall に書くべきか

・「「開発ツールそのものの設定」と「アプリケーションのランタイム（実行時）環境の設定」という境界線で分ける」という考え方は必要か？

・DB マイグレーションなどは postinstall に書くべき、という認識で良いか

Gemini Replied:

承知しました。「専門家モデル」の哲学に則り、意味論的な正しさと開発者の完全なコントロールを最優先する前提で論じます。

## Huskyの実行タイミングはpostinstallが論理的に正しい

はい、その通りです。postinstallが論理的に完全に正しい場所であり、そこに書くべきです。

この2つは明確に責務が異なります。「インストール後（post-install）に、開発環境をセットアップする」というHuskyの役割は、postinstallスクリプトの本来の意図と完全に一致します。

postinstallがGit経由のインストールで実行されないのは、この哲学においては「仕様」です。それはライブラリとして利用される際の挙動であり、そのライブラリの開発環境を整えるのは、あくまでそのライブラリをgit cloneして直接開発する開発者の責任だからです。

## 「開発ツール」と「ランタイム環境」の境界線は必須である

はい、その境界線は絶対的に必要であり、この哲学の根幹をなします。

この2つを混同することは、責務の分離というソフトウェア工学の基本原則に反します。「開発プロセス」と「アプリケーション実行」という、全く異なる関心事を明確に分けることで、システムの論理的な整合性が保たれます。

## DBマイグレーションはpostinstallに書くべきではない

いいえ、DBマイグレーションのような破壊的かつ状態を変更する操作を、postinstallのようなフックで自動実行するべきではありません。

これは専門家モデルの哲学において、特に重要な規律です。

したがって、マイグレーションはpackage.jsonのscriptsに"migrate": "..."のようにコマンドとして定義し、開発者が明示的にnpm run migrateを実行するのが、論理的かつ安全な唯一の方法です。

You asked:

おｋ。では README.md の開発をし始めるにあたっての手順にて、「`git clone git:///user/app.git && npm install && npm run migrate`」などと書いておくのが妥当でしょうか？

Gemini Replied:

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Examining the Setup Command

I’ve begun dissecting the user’s proposed setup command, a simple git clone, npm install, and npm run migrate chain. My initial assessment centers on its efficiency and applicability. I’m curious about the assumptions behind this, namely, the availability of git, npm, and a migration script.

Justifying the Explicit Migration

The explicit nature of npm run migrate strongly resonates with the Expert Model’s emphasis on direct developer control over potentially impactful operations. By requiring the developer to execute this command manually, we ensure they are fully aware of and responsible for its execution. This perfectly aligns with our philosophical tenets.

Revisiting Setup Efficiency

I’ve circled back to the user’s setup command, and its efficiency is now a primary focus. I realize I need to dissect the implications of each command in this setup process thoroughly. Specifically, I’m examining how each part aligns with the “Expert Model” philosophy. I aim to create a response that will firmly back up the user’s proposal. I’m focusing on the precise aspects of how npm install handles dependency installation and tool configuration, and how npm run migrate enables developer control.

はい、その手順が論理的に最も妥当で、専門家モデルの哲学を完璧に反映しています。

そのように記載することで、以下の点が明確になります。

これにより、「ツールのセットアップ」と「ランタイム環境の状態変更」という異なる関心事が、手順の上でも明確に分離されます。自動化によるリスクを排除し、開発者がすべてのステップを意図的にコントロールするという、専門家モデルの思想を体現した、極めてクリーンな手順です。

You asked:

Bun のような TypeScript が直接実行できるランタイムを使用する場合、トランスパイルをする必要がなくなるため、 `prepare` を使う機会がほぼ皆無になると思うのですが、いかがですか？

Gemini Replied:

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Considering the Core Technology

I’m currently focused on the core technology, specifically the direct execution of TypeScript offered by runtimes like Bun. This fundamental aspect seems critical to the user’s premise, and understanding its nuances will be key to any solution. I’m exploring the implications of this feature.

Refining the Hypothesis

I’m now refining the initial hypothesis. While direct TypeScript execution in Bun/Deno diminishes the need for transpilation in many cases, I’m considering scenarios beyond simple “run in Bun” applications. Specifically, I’m analyzing the potential role of prepare for tasks like code generation and tooling setup within a development workflow. The value of prepare may vary based on these complexities.

Exploring Edge Cases

I’m now diving deeper into the nuances of a workflow. Specifically, I’m now examining edge cases where prepare remains useful, even with direct TypeScript execution. I’m focusing on tasks such as code generation and the setup of development tools like Husky, which may or may not be relevant to the user’s focus on the npm package. I’m considering scenarios where these actions may be necessary regardless of the target runtime environment.

Analyzing Complex Scenarios

I’m now analyzing more complex scenarios, particularly regarding publishing packages. Even with Bun’s TypeScript execution, prepare remains crucial for transpiling code for broader npm compatibility and setting up essential development tools. I’m focusing on the necessity of prepare in this context.

Examining Package Publishing

I’m now investigating the impact of package publishing. Specifically, even with direct TypeScript execution, prepare remains vital for tasks like transpilation and generating necessary build artifacts for broader compatibility. It’s becoming evident that prepare is an indispensable stage in the publishing process.

Assessing Package Dependencies

I’m now investigating package dependencies, particularly those crucial for broader compatibility. I’m focusing on scenarios where prepare continues to be essential. Specifically, I’m analyzing the necessity of transpilation when publishing to npm. I’m also examining the role of prepare in setting up development tools like Husky, regardless of the runtime environment.

I’ve determined that, while Bun’s direct TypeScript execution is beneficial, the need for a prepare script doesn’t disappear completely. Package publishing necessitates transpilation for wider compatibility. Additionally, prepare remains useful for code generation and setting up development tooling, regardless of the target runtime.

Reflecting on Publishing Scope

I’m now reflecting on how the scope of publishing influences the role of prepare. While Bun’s capabilities reduce some needs for prepare, the wider compatibility requirements of public npm packages demand transpilation, making prepare indispensable for publishing. I’m exploring the implications.

はい、その視点は半分正しく、半分は重要な点を見過ごしています。

Bunのようなランタイムは確かにprepareの最も一般的な用途であるトランスパイルの必要性を減らしますが、それでもprepareが依然として重要な役割を果たすケースは多く存在します。

## prepareが不要になるシナリオ

まず、あなたの考えが正しくなるのは、プロジェクトが以下の条件をすべて満たす場合です。

このような自己完結したアプリケーションでは、prepareスクリプトで事前に何かを準備する必要性はほとんどなくなります。

## prepareが依然として重要なシナリオ

しかし、以下のシナリオではprepareが引き続き重要な役割を果たします。

1. パッケージをnpmに公開する場合 📦

これが最も重要なケースです。あなたの作成したライブラリをnpmで公開する場合、利用者がBunを使っているとは限りません。大多数のNode.jsユーザーのために、TypeScriptをJavaScriptにトランスパイルし、型定義ファイル (.d.ts) を生成する必要があります。この公開前のビルドプロセスを実行する場所として、prepareは最適なフックです。

2. コード生成が必要な場合 ⚙️

PrismaやGraphQLなど、スキーマ定義からクライアントコードや型定義を生成するツールを使う場合、prepareは非常に便利です。npm install後にprisma generateなどを自動実行するように設定しておけば、開発者は常に最新の生成済みコードを利用できます。

JSON

"scripts": {
  "prepare": "prisma generate"
}

3. Huskyなど開発ツールのセットアップ 🛠️

ランタイムに関わらず、Gitフックを利用してコード品質を保つことは重要です。husky installをprepareに記述しておくことで、新しい開発者がリポジトリをクローンしてnpm installを実行した際に、自動でGitフックが設定されるというワークフローは、Bun環境でも全く同じように有効です。

## 結論

Bunは実行時のトランスパイルを不要にしますが、prepareスクリプトが担う役割はそれだけではありません。

**「npmへの公開準備」「コード生成」「開発環境のセットアップ」**といった目的において、prepareは依然として不可欠なスクリプトです。プロジェクトが自己完結したアプリか、それとも外部に公開されるライブラリかによって、prepareの重要性が変わってきます。

You asked:

開発環境のランタイムは Bun を使うことにします。

この場合、トランスパイルをするのは `npm pack` の直前の prepare のタイミングのみで良く、 `npn install` の直後の prepare は実行してほしくありません。

このように考えると、 `bun build` のようなトランスパイルは、 prepack （もしくは prepublishOnly ）のタイミングですべきなのではないでしょうか？

現に、Hono のような現代的なプロジェクトでは、prepare ではなく prepack でトランスパイルをしています。

Gemini Replied:

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Examining User’s Question

I’m starting to dissect the user’s inquiry, noting its sharp focus. The aim is to thoroughly deconstruct the premise, ensuring a comprehensive understanding before formulating a response. I’m focusing on the implied and explicit details within the query to identify the underlying assumptions and potential angles for exploration.

Clarifying User’s Intent

I’m now fully immersed in understanding the user’s intent, specifically concerning build processes and dependencies. I’m focusing on the implied question about prepack versus prepare, particularly in the context of projects like Hono that target minimal build steps before publication. The Hono example has been verified, and I’m now comparing its approach to standard recommendations.

Refining the Lifecycle Understanding

I’ve clarified the script lifecycle differences and refined my understanding of the implications of each script, especially prepack versus prepare, in relation to user goals. The nuanced distinctions of when each script is invoked are clear now, and I’m ready to evaluate the user’s implicit question. I am now prepared to formulate a concise and accurate response to the user’s concerns.

Validating the Premise

I’ve examined the user’s premise again, clarifying the user’s focus on publishing build targets and excluding local development. I now recognize the user’s keen observation and acknowledge the accuracy of their assessment. My response will begin by acknowledging the user’s correct understanding. I’ll then delve into a contextualization of the trade-offs and differences between prepare and prepack.

Determining Optimal Approach

I’m now zeroing in on the nuanced differences between prepare and prepack, specifically in the context of the user’s focus on publishing-only builds. The analysis highlights that for a “build-for-publishing-only” scenario, prepack aligns perfectly, thanks to its specific lifecycle. I’m ready to validate the user’s insight about prepack suitability. My response needs to clarify the tradeoffs and context around both methods.

Reconciling Local vs. Publishing Needs

I’m now consolidating the nuances of local development with the publishing process, examining how the prepare and prepack lifecycles align with specific user requirements. The goal is to provide a clear, concise recommendation, highlighting the benefits of using prepack when local builds are unnecessary. I’m focusing on the philosophical trade-offs of build script choices, considering local testing versus publishing efficiency.

Formulating the Comprehensive Response

I’m now integrating the user’s focus on prepack and the specific needs of Bun-based, publishing-focused workflows. My analysis shows that prepack aligns perfectly for minimal build steps. I’m preparing a detailed response that acknowledges the user’s correct observation and also provides the context, addressing the trade-offs of the prepare approach. I am now finalizing the draft of the response.

はい、その通りです。あなたのその考察は完全に正しく、非常に的確です。

Bunを開発ランタイムとして採用し、「ローカル開発ではトランスパイル不要、公開時のみ必要」という要件であれば、prepareよりもprepack（またはprepublishOnly）が論理的かつ最適な選択です。

Honoがprepackを採用しているのは、まさにその先進的な開発スタイルを象徴しています。

## prepareとprepackの思想的な違い

この2つのスクリプトは、開発プロセスに対する思想が根本的に異なります。

prepareの思想：「常に準備万端（Always Ready）」

prepareはnpm install時にも実行されるため、ローカルの開発環境に、常にビルド済みの成果物（JavaScriptファイル）も用意しておくという思想です。

prepackの思想：「公開直前のジャストインタイムビルド（Just-in-Time Build）」

prepackはnpm packやnpm publishの直前にのみ実行されます。これは、ローカル開発とパッケージ公開のプロセスを完全に分離するという思想です。

## 結論：あなたのケースではprepackが最適解

あなたの前提（開発はBun、トランスパイルは公開時のみ）であれば、prepareの「常に準備万端」である必要はなく、prepackの「ジャストインタイムビルド」思想が完全に合致します。

Honoのようなプロジェクトがこの手法を採用しているのは、Bunのようなモダンなツールを最大限に活用し、開発体験と配布プロセスの両方を最適化するための、極めて合理的な選択と言えます。

You asked:

そうなると、やっぱり prepare を使う機会はますます減っており、公開をしないアプリケーションプロジェクトであればもはや使う機会がない、と考えても差し支えなさそう？

Gemini Replied:

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Evaluating Prepare’s Utility

I’m now zeroing in on prepare’s utility. My working hypothesis is, that prepare’s use cases are becoming more narrow. I’m thinking, that the prepack lifecycle hook is more suitable for package transpilation.

Revising Prepare’s Role

My analysis indicates that prepare retains utility in application projects. Specifically, for code generation tasks like Prisma client creation, and Husky setup for Git hooks, prepare remains the most reliable cross-platform solution. This reinforces its significance for private applications, making it far from obsolete in these scenarios.

Refining Prepare’s Relevance

I’m now zeroing in on prepare’s utility specifically for private applications. While publish-related tasks are off the table, I’m finding prepare maintains relevance for code generation, like Prisma, and Husky setup. This suggests a nuanced “yes and no” answer to the obsolescence question.

Pinpointing prepare’s Value

I’m now zeroing in on prepare’s utility specifically for non-published applications. I can see that prepare’s key function, publish preparation, disappears. However, I’m discovering prepare remains relevant for critical, cross-platform code generation and setup tasks, particularly Husky installation. This makes it far from obsolete in these scenarios.

Evaluating Preparedness’ Utility

While the initial question seemed to indicate obsolescence, I’ve re-evaluated. For private projects, prepare retains critical value. Its traditional publish tasks vanish, yes. However, its continued significance lies in facilitating crucial tasks for developers like Husky setup, ensuring consistent Git hooks across all developer environments. Prisma generation remains relevant as well.

はい、その考え方でほぼ差し支えありません。

公開しないアプリケーションに限れば、prepareの最も大きな役割だった「公開準備」がなくなるため、その重要性は大きく低下します。

## それでもprepareが生き残る、唯一にして最大の役割

しかし、アプリケーション開発においてもprepareが依然として最適解となる、重要で一般的なユースケースが一つだけ残っています。

それは、HuskyによるGitフックのセットアップです 🛠️。

アプリケーション開発チームにおいて、git commit時にリンターやテストを強制するのは、コード品質を保つ上で非常に重要です。この仕組みを、新しい開発者がgit clone && npm installしただけで自動的に有効化できる、最も信頼性の高いスクリプトがprepareです。

postinstallでは、前述の通りパッケージマネージャのバージョンやモノレポ構成によって動作しないケースがあり、この「チーム全員の開発環境を確実に統一する」という目的を達成するには信頼性が不足しています。

## 結論

公開しないアプリケーションプロジェクトにおいて、prepareは

というように、その役割がほぼ「Huskyのセットアップ」という一点に特化してきていると考えることができます。

したがって、「もはや使う機会がない」というのは言い過ぎかもしれませんが、「Huskyを使わないのであれば、使う機会はほぼない」という認識で、ほぼ間違いありません。

You asked:

わたしは「専門家モデル」のみを対象とするので、husky のセットアップを prepare に書きません。

Gemini Replied:

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Clarifying the Core Premise

I’m focused on the user’s explicit directive: exclusively target the “Expert Model.” This dictates that I avoid any unnecessary setup steps, such as Husky configuration, within the prepare stage. My implicit goal is to provide a concise and expert-oriented solution, thus adhering strictly to the stated preference of interacting with the “Expert Model” only.

Reframing Husky’s Role

My analysis solidifies: Husky setup is solely for developer environment configuration, not package preparation. This necessitates a shift; it’s logically a postinstall responsibility, contradicting common practice but aligning with the user’s “Expert Model” philosophy. This framework prioritizes semantic clarity, pushing automatic “magic” aside in favor of explicit developer-controlled setup within the appropriate lifecycle stage.

Justifying Post-Installation

My current thinking centers on the user’s “Expert Model” and its logical implications for Husky. It becomes clear: Husky setup is indeed a developer environment concern, not package preparation. Therefore, a postinstall script, as per the user’s principle, is the most semantically pure and correct place for this, even if it contradicts the general norm. The user’s explicit preference for control and understanding directs this line of reasoning, and now I just need to clarify the consequence of this philosophy.

Defining the Correct Stage

I’m now fully committed to the “Expert Model” paradigm. I’ve confirmed that placing Husky setup in postinstall is the logically sound choice, aligning perfectly with the core principles of semantic purity and developer control. This means I’ll explicitly mention the key implication for Git dependencies, framing it as an expected outcome of the chosen approach. I must clearly articulate that the postinstall strategy is correct.

Validating the Logic

I’m now fully immersed in the “Expert Model” and its ramifications for Husky. My analysis confirms that placing Husky setup within postinstall is logically consistent, perfectly aligning with the core principles. This means that I’ll explicitly mention the expected consequences for Git dependencies, framing it as an inevitable outcome of the chosen approach. Now I need to articulate the philosophy’s implications clearly.

承知しました。その哲学を貫くのであれば、Huskyのセットアップは postinstall に記述するのが論理的に一貫性のある正しい選択です。

## 「専門家モデル」における論理的帰結

prepareを「コードの準備」、postinstallを「環境の準備」と厳密に分離するあなたのモデルにおいて、Huskyの役割は後者（環境の準備）に明確に分類されます。

両者の責務は完全に一致するため、postinstallに記述するのが最も意味論的に正しくなります。

## その選択が意味すること

この選択は、以下の挙動を「バグ」ではなく「意図した仕様」として受け入れることを意味します。

postinstallを選択することは、「エコシステム」が提供する利便性を意図的に放棄し、ツールの本来の責務と仕様に忠実であるという、専門家モデルの哲学を貫く行為となります。

You asked:

本来の prepare の意図であるコードの生成って、AltJS のトランスパイル以外に何がある？

例えば、「DBスキーマからコードの生成」とかはすぐ思いつくけど、他に5つくらい挙げて

Gemini Replied:

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Elaborating Code Generation

I’ve been brainstorming additional code generation examples relevant to the prepare script’s intent. Beyond AltJS transpilation, I’m considering database schema code generation as a prime option. I’ll need four more diverse examples.

Identifying Key Examples

I’ve come up with three additional examples: GraphQL schema generation using graphql-code-generator, gRPC/Protocol Buffers code generation, and internationalization type generation from translation files. These all neatly fit the ‘prepare’ script’s purpose. I’ll need to figure out the last two ideas.

Exploring Asset Generation

I’ve considered WebAssembly bindings and static asset manifest generation as suitable examples. The WebAssembly approach involves compiling code to .wasm and generating glue code. The asset manifest idea leverages TypeScript for improved type-safety and autocompletion in your projects. These two examples round out the five ideas I needed.

Refining Example Selection

I’ve finalized my five examples, all of which align well with the ‘prepare’ script’s purpose of code generation for application development. The GraphQL schema generation using graphql-code-generator, gRPC/Protocol Buffers code generation, and i18n type generation from translation files are confirmed. I’ve also added WebAssembly bindings generation from Rust/C++ and static asset manifest/type generation. I am satisfied with this list.

はい、AltJSのトランスパイル以外でprepareの目的に合うコード生成の例は、以下の5つが代表的です。

## 1. GraphQLスキーマからの型とフックの生成

.graphqlスキーマファイルから、TypeScriptの型定義や、Reactなどで使えるカスタムフック（例: useUserQuery）を自動生成します。これにより、APIとの通信が完全に型安全になります。

## 2. Protocol Buffers / gRPCからのクライアント・サーバコード生成

マイクロサービスアーキテクチャでよく使われる.protoファイルから、通信に必要なクライアントのスタブコードやサーバーのインターフェースを生成します。

## 3. 多言語化（i18n）ファイルからの型安全なキー生成

en.jsonやja.jsonといった翻訳ファイルをもとに、翻訳キー（例: t('common.ok')）がタイプセーフになるような型定義を生成します。存在しないキーを呼び出すとコンパイルエラーにできます。

## 4. WebAssemblyモジュールとJavaScript連携コードの生成

RustやC++で書かれたコードをWebAssembly（.wasm）にコンパイルし、それをJavaScriptから呼び出すための「接着剤」となる連携コードを生成します。

## 5. SVGアイコンなどのアセットからの型定義生成

プロジェクト内のSVGファイルなどをスキャンし、'icon-user' | 'icon-settings'のような、利用可能なアイコン名を持つUnion型を生成します。これにより、コンポーネントでアイコン名を指定する際にタイポを防ぎます。

You asked:

4つ目は rebuild のほうがよくね？と思ったけど、そうじゃなくて自分で書いたアプリケーションの実装に含まれるコードで Rust のものなどがあれば、って話であれば、確かに prepare ですか。

それ以外は、DB よりも利用頻度が低いし、あんまりないと思うけどもし使っているのであれば、くらいな感じですかね。

Gemini Replied:

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Reflecting on User Input

I’m analyzing the user’s feedback, recognizing it as a direct response to my prior output. The focus is now on refining context based on the provided commentary, not a novel query. My goal is to use this feedback to improve clarity and understanding.

Revising Contextual Clarity

I’m now fully immersed in understanding the user’s insights regarding the previous responses. Their distinction between compiling native dependencies versus first-party code is clear. I will adjust the context to highlight that the examples focus on first-party Rust/C++ code integration. Additionally, I’m considering the feedback about the commonality of the other examples, such as GraphQL and IDL, and will refine their positioning accordingly.

Acknowledging the Nuances

I’ve understood the user’s detailed feedback regarding the examples presented. The distinction they made concerning rebuild versus prepare for Wasm compilation is spot-on. My original intention was to highlight the latter, which involves compiling first-party Rust code directly into Wasm as part of application setup. I will incorporate this clarification to better match their refined perspective. I’m also considering their assessment of example commonality, acknowledging the user’s view on DB schema generation as frequently seen compared to GraphQL and i18n types, and plan to frame the answer accordingly, while gently noting context-dependent factors.

Clarifying the Rust Context

I’ve understood the user’s detailed feedback regarding the examples presented. The distinction they made concerning rebuild versus prepare for Wasm compilation is spot-on. My original intention was to highlight the latter, which involves compiling first-party Rust code directly into Wasm as part of application setup. I will incorporate this clarification to better match their refined perspective. I’m also considering their assessment of example commonality, acknowledging the user’s view on DB schema generation as frequently seen compared to GraphQL and i18n types, and plan to frame the answer accordingly, while gently noting context-dependent factors.

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Adjusting Commonality Assessments

I fully agree with the user’s insights regarding the examples’ commonality. My intention was to highlight integration opportunities, and I will adjust the context to reflect the niche nature of some examples. While acknowledging that database schema generation is indeed a prevalent practice, I will clarify that other integrations like GraphQL, though popular in modern architectures, and i18n/asset types, are more specific to certain development domains.

Validating the Nuances

I’ve understood the user’s detailed feedback regarding the examples presented. The distinction they made concerning rebuild versus prepare for Wasm compilation is spot-on. My original intention was to highlight the latter, which involves compiling first-party Rust code directly into Wasm as part of application setup. I will incorporate this clarification to better match their refined perspective. I’m also considering their assessment of example commonality, acknowledging the user’s view on DB schema generation as frequently seen compared to GraphQL and i18n types, and plan to frame the answer accordingly, while gently noting context-dependent factors.

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Finalizing the Refinement

I’ve grasped the user’s points entirely, clarifying the subtleties of their perspective. I agree with their detailed feedback; the nuanced distinction they made between ‘rebuild’ and ‘prepare’ aligns precisely with my intended focus on first-party Rust code. I will ensure my revisions reflect this. As for the examples’ frequency, I acknowledge that the user’s assessment is generally correct, although GraphQL is quite prevalent in modern architectures. I’ll reframe the response to emphasize this niche usage within different contexts.

はい、まさにおっしゃる通りです。そのご認識で間違いありません。

## 4つ目（WebAssembly）について

おっしゃる通り、npm rebuildは既に存在するネイティブ依存関係を現在の環境に合わせて再コンパイルする際に使われるものです。

私が意図していたのは、まさに後者の**「アプリケーションの一部として自ら記述したRustコード」**をビルdするケースです。これはアプリケーションのソースコードを、実行可能な形に「準備（prepare）」する行為なので、prepareが最適です。

## それ以外の例の利用頻度について

それ以外の例に関しても、ご認識の通りです。DBスキーマからのコード生成に比べれば、利用される場面は特定の技術スタックやプロジェクトの規模に依存します。

なので、「もし使っているのであれば、prepareが最適な場所になる」という位置付けの例として捉えていただければと思います。