これが、俺が統合機能を使わない主な理由なんだ。チャットだけ使ってるのは、自分でコードを理解して挿入したいから。そうしないと、コードが理解を超えちゃうからね。

今週、MIDI統合プロジェクトのためにいくつかのPythonスクリプトを書いたよ（異なるケーブルタイプのデバイスが3つある）。何かが失敗したときのために、すぐにデバッグできるようにね（そう、こういうツールはあるけど、学ぶのが好きなんだ）。LLMを使って手伝ってもらうこともできたけど、そうするとあんまり学べなかったと思う。でも、オプションのメニューを表示するための管理ラッパーを作るのにLLMを使ったよ（今はCLIだけど）。それで簡単に1時間は節約できたかな。これが自分にとって「ちょっと複雑」なことに対する快適なレベルだね。

claudecodeを使いたいと思うんだけど、この問題が心配なんだ。どうやって自分を補完するように使えばいいの？裏で全てを書き換えられないようにするには？最適なプロトコルは何かな？常にコミットリクエストとレビュー？

私も似たような経験してる。約15万行のバックエンドコードのコードベースがあるんだけど、一方で、実際にコードを書くときはかなり生産性が上がって、たぶん400%くらい効率的になった気がする。同じ機能を何度も繰り返し改善して、完璧にすることができる。ただ、課題はコードレビューに移ってきた。今は、コードを書くよりも読む時間が圧倒的に多い。強いコード読みのスキルを身につける必要があるよ。私のプロセスは、読む、捨てる、書き直す、再度読む… って感じで、完成するまで繰り返してる。このアプローチは私には良い結果を生んでる。ただ、AIの助けを借りているときに、みんなが同じようにしっかりしたコードを作れるわけじゃないのが問題。多くの開発者は、コードが動けば満足しちゃうからね。私はすべてを手動でレビューするから、言及されていない問題を見つけることがよくある。レビューの際は、全体のコードベースを視覚化して、システムの範囲をしっかり理解するようにしてる。

AIの助けを借りて作ったプロジェクトを見てみたいな。リンクをシェアしてくれない？

AIが退屈な作業をサクサク終わらせて、いい部分にたどり着くのが好き。特に、うちの組織のシニア開発者たちの中には、いい部分を恐れてAIに反対する人もいる。開発者はしばらくの間、退屈で簡単な作業の安全さを求めることが多いから。AIは仕事を常に難しい問題との闘いに変えてしまう。それが必ずしも良いこととは限らない。もし実際にスキルよりも時間でシニアだとしたら、挑戦的なことを限られた数だけ連続してこなすのは疲れるよね。企業は、AIを使って速くなるのは素晴らしいけど、人々には認知的な影響があることを理解する必要がある。ハードな作業から少し休むのは、時には本当に役立つこともある。全部を取り去っちゃうのは人にとって悪いことだと思う。それに、退屈で簡単な部分が嫌いで、逆に活躍できる開発者もいるから、個々の管理が大事だね。

その通りだね。Hotzは好きなんだけど、彼の説明によれば、すべての開発者は「コンパイラ」でもあるから、無意味な議論だよ。スタートアップの共同創業者として、いろんな役割をこなしている私の生活の質は、Cursorのようなツールが奪われたらかなり落ちると思う。退屈な作業を自分でやるのはすごく精神的な労力がいるから、先延ばしになって、遅れが出て、フラストレーションが溜まるんだ。そういう作業をAIに任せられるのは本当に価値があるし、私は「初日」からこの分野にいるから、どんなタスクを信頼してやらせられるかをよく理解していると思う。例えばこんな感じ： - コード全体にログを追加する - 深すぎる関数呼び出しをきれいなインターフェースのクラスにまとめる - データベースのテーブルから基本的な統計を表示するStreamlitダッシュボードを作る - このLLMプロンプトを修正して、誤字や不一致を直す - そう、英語の指示を英語のコードに「コンパイル」するのもすごくうまくいく！ - このSQLテーブルの「create index」行をすべて書いて、パフォーマンスを良くする。実際、今はCopilot Chatに戻ってるけど、あんまり関係ないかな。

そうだね、残念ながら退屈な部分はジュニア開発者がやっていたから、シニア開発者が良い仕事に集中できたんだ。今やAIが退屈な作業をやっているから、あの厄介なジュニア開発者を雇う必要がなくなった。やったね？問題は、ジュニア開発者がシニア開発者を育てる存在だってこと。だから15年後、これはアメリカが得意だったけど、もうできなくなっていることの一つになるだろうね。製造業の重要な職業も同じように。製造業者は自分たちの即時的な利益しか考えていなくて、労働力の基本的な持続可能性や、彼らの業界を支える職業の健康を他の誰かに任せてしまった。まあ、他の人たちも同じことをしていたけど。

AIの力でつまらない部分をサクサク進めて、いいところにたどり着くのが好きなんだけど、問題はそのスピードランが時々すごく時間がかかって、効率が悪くなること。少しずつ改善してるけど（gpt5はすごいよね）、時々すごく地味な問題でつまずいて、介入しない限り無限に戻っちゃうことがあるんだ。しかも、単純な機能的なコードの話をしてる。

AIについては似たような考えを持ってる。私は「パーソナルアシスタント」として使うのが一番だと思ってる。必要な情報を瞬時に、時には非常に焦点を絞って提供してくれるから。 > 実際のジュニアを明日のシニア開発者に育てる成長を妨げる可能性があるのは、深刻な懸念だと思う。これは本当に現実的な問題だと思う。若い人たちがキャリアの初めに業界から締め出されているのを見ていて、すごく悲しい。経営者たちは、AIがまだシニアレベルを置き換える準備ができていないことを知っていると思うけど、すぐにできると自信を持っているから、若者からシニアが育たないことを心配していないんじゃないかな。もし彼らが間違った賭けをしたら、最悪だよね…

自分はコーディング以外のニッチな分野でAIを使ってコードを書いてるんだ。Rustを書くのがめっちゃ楽しくて、ボイラープレートのあちこちに todo!(...) を追加するだけで済むのが最高。AIはそのニッチな分野の専門知識を実装するのが苦手だけど、今は専門知識を説明することに集中できるようになった（英語や擬似コードじゃうまく説明できないから、実際のRustコードでね）。それから「todosを埋めて、テストを書いて、コンパイルとリンティングを通過するか確認して」と言えば、テストがちゃんとチェックしてくれるか確認して終わり。特にニッチな問題に必要な正確な10行のコードを書くのに苦労してたけど、もうそれは諦めた。でも、その魔法の10行の周りの100行のコードを書いてもらうことで、めっちゃ楽になるし、他のプロジェクトにも挑戦できるようになった。

自分の頭の中でプロジェクトがほぼ見えて、何を作るべきかもわかってる。ここでAIが実際に役立つんだ。自分が欲しいもののビジョンがすごく明確だけど、特定のAPIメソッドの名前を忘れちゃったりすることもあるし、すべてのケースを手動で実装したくないこともある。自分が探しているものが何かを知っていれば、出力を検証するのに数秒しかかからないことが多い。出力を自分の望む形にするためには、自分のビジョンの最も重要な制約を捉えたプロンプトを書く能力が必要なんだ。自然言語でアイデアをうまく表現する能力が、ほとんどの開発者にとってのボトルネックだと気づいたよ。アイデアを伝える練習は、他のスキルを磨くのと同じくらい重要なんだ。

何でも作れるけど、基本的な作業に時間を取られることが多い。AIが退屈な作業をサクッと終わらせて、いい部分に早くたどり着けるのが好き。自分も同じような感じだけど（10年は少ないけど）、この点にはあまり共感できないな。退屈な作業になると、自動化や一般化を始めちゃうから、うまくやるのはすごく難しい。そうすると、退屈な作業がほとんどなくなって、自分でタイプする方が早く終わらせられる。経験上、真ん中の部分、つまり重要だけど大きな視点ではない部分が、自分でコードを書くことで常に改善の方法を見つけるところなんだ。だから、オフロードしたいと思うコードの行はほとんどない。ほぼすべてのコード行が、ソフトウェアの未来や自分のスキルを向上させるものだから。長い間同じ場所で働けたのは運が良かったのかも。もし自分のコードを持っていけず、毎回ゼロから始めなきゃいけなかったら、違う意見を持ってたかもしれない。

100%同意。これが自分の働き方をどう変えるか楽しみだよ。今はAIをどうやって忙しくさせるか、出力の質をどうやって高く保つかにもっと気を使ってる。プロジェクトの構造やドキュメントに関係があると思う。マージコンフリクトを避けるためのプロジェクト構造など、いくつかの面倒な問題もあるし、1年後にはAIとの関係が、要件やタスク定義のレイヤーで主に作業を管理するTLのようになると思ってる。新しい開発ツールチェーンも、IDEにあまり重点を置かず、効率的なタスクやプロジェクト管理にもっと重点を置くようになると予想してる。でも、ジュニア開発者の「成長の機会を逃した」というのは大げさだと思う。高レベルの技術が広まったことで、明示的なメモリ管理をしなきゃいけなかった時代を逃した開発者のキャリアに本当に悪影響を与えたのかな？スキルセットがシフトして、不必要なオーバーヘッドがなくなっているだけだと思う。技術的な深さが重要だという議論は尽きないけど、自分の経験では、キャリアで成功するために本当に必要だったことはない。高レベルの言語と同じように、まずは外側から解決策の特性や不変量に焦点を当てて、これらの問題を軽減していくと思う。

これは知能のレベルに関わると思う。知識じゃなくて、知能ね。特定のタスクにどれだけの思考や推論が必要かを過小評価しがちだよね。時々、AIが驚くような思慮深いことをすることもあって、それは魔法のように感じる。

CRUDやボイラープレートは、ツールの問題だと言えるけど、AIにしかできないこともたくさんあるよ。フルトレースレベルのログを有効にしたテストは、すごく冗長になることがある。人間が100行のテキストの中から関連部分を見つけるのにはかなりの時間がかかるんだ。ただAIに「テストを実行して、根本原因を特定して」って言うだけで、十分にうまくいくから、今ではこれが私の最初のステップになってる。

でも、テストの有用性はどうなの？テストは契約を強制するもので、契約は実装ではなくドメインに関するものだよ。テストの数よりも、実際に何を検証しているかが重要なんだ。コードを見てテストすべきことを知ろうとするのは、間違ってるよ。

Geohotは間違いなく99.999パーセンタイルの開発者だと思う。この人を称賛する人をよく見るけど、正直言って彼がやったことに感心したことは一度もない。彼は生産的でエネルギーがあるように見えるけど、同じくらい才能のある人はたくさん見てきたよ。

これだね。彼の専門性が99%の人たち、つまり仕事をこなしたいだけの人たちの視野を狭めてしまったと思う。最近、どれだけの開発者が直接コンパイラを扱ってるんだろう？コードを書いて、赤い下線を直して、プッシュして、祈って、パイプラインが通過するのを待つだけだよね。LLMはこのプロセスで神のような存在になるし、今のがうまくいかなかったら別のを頼むこともできる。

AIについての一般的なハッカーニュースの集団思考には驚かされる。自分の視点から見ると、コメントを読んでどの投稿が上に上がるかを見る限り、HN全体としてはこの技術に対してかなり楽観的に見えるね…

航空宇宙業界で働いてるけど、信じて、航空宇宙エンジニアもあんまり変わらないよ。でも心配しないで。会社は彼らを、何も壊さない場所に配置してるから。大抵はマネージャーになるね。

重要なのはセキュリティだね。アプリがローカルで動いているなら問題ないけど、ネットに接続されていると次のMiraiボットネットの種になるかもしれない。

何を実際に作ったの？

あなたは森の小屋を作って、高層ビルを建てている人たちを批判してるんだね - ゲートキーパー。

CMSやページビルダーが、HTMLやサーバーの知識なしで自分のウェブサイトを作れるようにしてるのと同じだと思う。ウェブ開発者が消えるわけじゃなくて、むしろそういう人たちがページビルダーを使いこなせるようになると、結局はウェブ開発者を雇う必要が出てくるから、今はもっと多くのウェブ開発者がいるんだよね。

「俺は100%バイブコーダーだ。AI/CSは俺の分野じゃない。自分にとって便利なアプリをたくさん作ったよ。これ、俺に結構当てはまるけど、ちょっとだけプログラミング経験はある。1995年から2024年の間に、無援助で5000行くらいのコードを書いたかな。ほとんど楽しめなかったし、自分が特に得意だとも思わなかった。もっと複雑なものを作ると、動くコード数百行を作るのに数週間かかることもあった。2025年に進むと、物流の問題を自動化するための本当に役立つバックオフィスのコードを（LLMと一緒に）共著したんだ。ここにいるほとんどの人には、このプログラムを書くのはそんなに難しくないと思う。APIコールをして、基本的な算数をして、結果をTUIに表示するだけだから。でも、自分で何度も挑戦したけど、APIのドキュメントがクソで、自分の経験不足もあって、結局一つのAPIコールすらできなかった。LLMsがその壁を乗り越えさせてくれて、残りのコードベースを書くのにも大いに助けてくれたけど、一部は手で書いたり、エッジケースの問題を解決するためにデバッグもしたよ。OPとは違って、俺はコードの90%以上が何をしてるかはちゃんと理解してると思う。> これは20%もっと生産的な感じじゃない。これは、自分が一人でやることのはるかに超えた生産性だ。だって、これは俺の分野じゃないから。だから、上の感情がBSだって言ってる人たちには、そうじゃないよって言いたい。プログラミングやテクノロジーで働いたことがない人にとって、これらのツールはものすごく役立つから。」