コーディングスタンダードの話を聞くたびにいつも思うことなんだけど、基準があるだけじゃなくて、それをツールで強制するべきだよね。とはいえ、個人は自分のコードを自由に扱うべきだと思う。小規模プロジェクトでそれを実現するためのインフラを整えるのはちょっと難しいけど、AIのPRは小規模プロジェクトにはあまり大きな問題じゃないと思う。

完璧な世界では、人々はPRやイシューを開く前に貢献ガイドラインを読んで理解するだろうけど、残念ながら…

まるで誰もガイドラインを読まないみたいだね。確かに、違反したときに指摘するためにはあった方がいいけど、基本的に人は貢献する前に読むことはないよね。

LLMのコーディングエージェントは、リンターを書くのがかなり得意だと思う。

コードのフォーマットや規約が問題じゃないんだよ。問題は、テストもせずに、考えもせず、PRに対するオーナーシップを持たずに変更を加えること。中には、AIを魔法使いみたいに使って、何かを実行して「オープンソースの貢献」を得ようとする人もいる。彼らは、適切な注意を払うことの重要性を理解して、メンテナの負担を減らさないといけない。メンテナが本当に必要になる前にレビューしないようにするためにね。新しい貢献者を楽にすることも大事だけど、これは素晴らしい議論だと思う。

提出されたコードはプロジェクトのコードフォーマットや規約に従わなければならない…それは表面的な話に過ぎない。問題は、LLM（大規模言語モデル）が単独の人間なら絶対にしないようなミスをすることだ。コーディングの規約は、コードレビューの焦点になるべきではなく、通常はツールによって強制されるべきだと思う。例えば、他の人のコードを読むとき、その人の思考プロセスに合わせて調整することができる。数行の（非自明な）コードを読んだ後には、その人がどんな「プログラミングキャラクター」なのか、どんな問題が予想されるのかが無意識にわかる。LLMが生成したコードは、まるで千の脳に同時に合わせようとしているようなもので、コードは千人が書いて公開したものの寄せ集めだからだ。コードを通じてその人の思考プロセスを読むことはもうできない。なぜなら、まとまりのある思考プロセスが存在しないからだ。個人的には、信頼できる貢献者でない限り、数十行の小さな変更以上のPRをオープンソースプロジェクトにマージするのは非常にためらう。例えば、受け入れるPRについては、バイブコードかどうかはあまり気にしない。受け入れるPRの複雑さが非常に低いから、違いはあまり重要ではないはずだ。

私もそう感じる—成熟に近づいている気がする。ここにいるサフランさんが言っているように、「プロトタイピングのためにAIを使いまくって、PRの代わりにデモやブランチ、ビデオとしてコミュニケーションを取るべき」って。人やプロジェクトが「その雑なものを出すな」っていう純粋な態度から、よりニュアンスのある、価値あるものを統合しながら怠けたものを除外する方法を自信を持って表現する方向に動いている感じがする。

gpt5がリリースされて、OpenAIのベールが剥がれたときにそうなったと思う。悪いモデルではないけど、オルトマン氏の言葉の価値がはっきりしたね。

人々が「AIバブルが弾ける」と言うとき、これを指しているんだ。AIは役に立ち続けることは明らかだけど、「特異点が近い」というハイプは衰えてきているし、永続的な指数的改善に基づく企業評価は現実的じゃない。さらに悪いことに、各世代での限界的な改善は、ますます高いリソースを必要とするようになってきていて、AIがどれだけ優れていても、経済的に運用できる範囲に制限がかかっている。

うーん、MSがOpenAIにサーバーの無料使用を許可して、OpenAIがそれを100億ドルの投資と呼ぶ。で、トークンを使い切って、MSが100億ドルの収益を上げるってことかな。そう思うよ。

現状のLLMが人間を置き換えられるかどうかには懐疑的だったけど（ここ18ヶ月で少しは良くなったけど）、GPT-3.5（初めて本当に役立つLLM）はたった3年前のことだってことを忘れちゃいけない。GPTに関する初期の論文からまだ10年も経ってないんだから。

最初はすごく懐疑的で、だからこそ可能性について批判的だった。でも、最近のLSPに接続してコードベースのコンテキストをスキャンするCLIエージェントの最新バージョンには、いい方向で驚かされてる。プロジェクトの構造を理解する必要があるタスクを与えたら、ちゃんとできたからね。だから、私の立場は懐疑論者から大きな支持者に変わったけど、結局は自分のコードが本番環境にプッシュされることを考えると、注意が必要だと思ってる。幻滅の谷を通り抜けたわけじゃないけど、生産性に到達して、すごくいいと感じてる。

うーん、もしかしたらそうかも、そうじゃないかも。OSSプロジェクトのこういう記事からは、特に企業の仕事については何が起こっているのかを判断するのが難しい。$jobではそんな言葉はないけど、大規模なAI投資がまだ何も変わっていないように見える。もし変わらなければ、また多くの人を解雇して続けるだろうね。

まだ1年も経ってないのに、エージェントが明らかに役に立たない状態から、うまく使えばかなり役立つ存在になったね。

LLMの強みにもっと合った新しいプログラミングパラダイムが必要な気がする。それが新しい種類のアプリケーションを可能にするんだ。つまり、異なる種類のユーザー入力に対して高い許容度を持つアナログなアプリケーションを考えてみて。コンピュータをプログラミングするのが、子供やティーンエイジャーに人間のインタラクションが多いタスクを教えるような感じだったらどうだろう？ そのインタラクションにはデータを提示したり、絵を描いたりすることが必要なんだ。

毎日、期待と嫌悪の間で揺れ動いてる。昨日は提案や編集、回答が全部幻覚みたいなゴミで、コパイロットのプラグインを完全に外そうと思ってた。今日は、すごくイライラする問題に何時間もハマってて、ふざけ半分でClaudeにスタックトレースと説明を渡してみたんだ。そしたら、驚くほど正確な思考の流れを作り出して、問題を見つけてくれた。全然予想外だったけどね。機能やコードベースを生成するのにどれだけ役立つかはまだ分からないけど、ゴムアヒルとしては悪くないよ。

ある運動では、異星の知性が2020年代初頭に到着すると予想していた。もしかしたら、彼らは正しかったのかもね ;)

ダイクストラを思い出すな。「機械が考えられるかどうかの問題は、潜水艦が泳げるかどうかの問題と同じくらい重要だ。」新しい潜水艦は、昔のものより人間の泳ぎに近いけど、やっぱり全然違うよね。

だから、根本的にAGIの概念はあまり意味がないんだ。機械の知能を人間と比較して測ることはできない。それは、機械が知的でないというわけじゃない…むしろ、測定基準は抽象化された人間であってはいけない。特定のタスクの蓄積だけが基準になるんだ。

他の人の知性って、私たちにとっては異質なものじゃない？ 記事の最後で「自分たちのエンジニアリングブランドを守る必要がある」と言ってるけど、それはどうやって伝えるの？ これを見つけたけど、あまりにも不十分に思える。実際には、慣習は既存のコードを通じて伝えられるんだ。人間の貢献者が数個のPRを通じて「エンジニアリングブランド」を理解できるのかな？

メーリングリストは、コードを貢献したいけどメンテナンスする気がない人を排除するためのフィルターとして使われてる。Githubは良くも悪くも、参入障壁をかなり下げて、変更提案がしやすくなったけど、その後に消えちゃう人も多いよね。

タイトルは、記事を読まない人からのアップボートを狙って完璧に設計されてるみたいで、それが実際に記事を読む人の目に触れることになる（これは良いことだと思う、だって記事は本当に面白くてシェアする価値があるから）。あまり好きじゃないけど、彼らを責めることはできないな。

評判やアイデンティティが、どんな形の貢献でも、それが考慮されるかどうかを決める上で、もっと重要になりそうな気がする。