コードの設計について、細かいところまで考える時間を持つのは結構役立つって感じてる。エージェントにやらせる前にね。そうすれば、頭を使った気になれるし、挑戦にもなる。自分の考えた解決策が、エージェントの書いたプランよりも問題をうまく解決できたかどうかを考えるんだ。エージェントの解決策が良かったら、それを認めて次回に向けて頭を使う材料になるし、自分の解決策が良かったら、頭が喜んでより良いコードが書けるってわけ。

LLMを使ってコーディングしてるけど、まだまだ真剣に考えてるよ。間違ってるわけじゃない。デザインの選択肢、リスク、制約、技術的負債、代替案、可能性について考えてる。今まで以上に真剣に考えてる感じ。

考えることを減らしてないよ！今日、AIにバグをデバッグさせたんだけど、明らかに正しい解決策を出してきた。でも、なぜそのコードがその状態になっているのかは説明してくれなかった。AIがただ修正したがってたから、なぜそうなったのかを探るように促したら、すごくクールな方法でgitやgithubの問題を掘り下げてくれた。最終的に、意味のあるものを引き出してくれたんだ。それは、どこか別の問題を修正するために導入された防御的プログラミングで、結局その問題も修正されたから無駄だった。そこでアイデアが浮かんで、コードベースの中でその変更に関連する似たようなパターンを探してみたら、3つ見つけた。1つはバグじゃなくて、2つは潜在的なバグだった。修正を出して、まだ発見されていないバグのための2つの修正も出したよ。

2025年3月のアラル・バルカンの投稿が印象に残ってる。 「コーディングは、粘土の塊を手で少しずつ形にしていくようなものだよ。このプロセスや、作っている素材との親密さが、何を作っているのか、どんな特性や限界があるのかを教えてくれるんだ。実際に作り始める直前が一番何も知らない瞬間で、その時は自分が作りたいものが分かっていると思っている。プロセスは反復的なもので、最初は気づいていなくても、実際に作りたいものを理解する手助けをしてくれる。デザインは単に問題を解決することじゃなくて、正しい問題を見つけてそれを解決することなんだ。問題をうまく解決できなかったから失敗するのではなく、間違った問題を解決してしまうことが多い。創造のプロセスを飛ばすと、学ぶことができたはずのものを、思い描いていたものの模造品と交換してしまう。焼き上げられ、釉薬がかけられたアートファクトを手にすると、発見や学びという人間らしい要素が失われてしまう。粘土の塊から形を作り上げたことを知っているのに、自動販売機から1セントで受け取ったものについては何も知らないんだ。」

わからないな。僕は同じくらい真剣に考えてるけど、タイプする量は少ない。正確に指定して、見直してる。変わったのは、より高いレベルで作業しているだけだと思う。製品は同じだよ。でも、みんなは「わあ、今フェラーリを手に入れた、道を飛び出すのを見て！」みたいに混乱してる。そう、ツールがアップグレードされたんだ。速くて、パワフルになった。道を走らせるか、運転を諦めるかだよ！キーワードの自動補完から、シンボルの自動補完、文の自動補完、段落の自動補完、機能全体の自動補完に進化した。こんなに早く進んだから、毎週プログラミングの名前を変えたくなるんだ。今は「バイブコーダー」だとか「エージェンティックコーダー」だとか、ただのプログラマーだとか。なんでかって？僕はCで書いて、マシンコードを得るけど、マシンコードは自分で書いてない！全部抽象化されてるんだ！でも「それは違う」と言うけど、聞くたびに変わるんだ。そう、今はまだ不安定で、ところどころガタガタだけど、ただの踏み台なんだ。リラックスして、プログラミングだよ。ツールがさらに良くなっただけ。3日で砂漠をキャメルで渡ることもできるし、ヘリコプターを借りて数時間で飛び越えることもできる。選ぶのは君次第。旅行じゃないって言わせないで。今、私たちはみんなリーナス・トーバルズだよ。レビューして、マージして、送り返す。もし以前に何をしていたか分からなかったら、今日も何をしているか分からないよ。ただ、今は以前よりもタイプミスが少なくなっただけなんだ。

正直、著者の言いたいことがよくわからない。もし彼がエージェント的なコーディングやAIが思考に悪影響を与えると思っているなら、単に使うのをやめればいいじゃん。使わなければ影響もないのに、なんでツールを責めるの？私の場合、何かを作り始める前に考えすぎることが多かったけど、バイブコーディングがそのサイクルから救ってくれた。数日前、openclawを使ってテレグラムチャットで完全なプロダクトを作って立ち上げた。今は、アイデアを記録するだけじゃなくて、すぐに行動できる。私にとって、それは進化だと思う。AI技術の進歩とこの新しい時代に本当に感謝してる。結局、使うか使わないかは自分の選択であって、もっと考えるのを妨げるものじゃないよ。

数十年プログラミングをやってきた者として（つまり、年寄りです）、今のAIツールはすごく自由に感じる。業界全体で、何がうまくいくかを確かめるために小さな実験をたくさんやることの利点をずっと言ってきたけど、AIが出る前は、こういうアイデアは実行に移されることが少なかった。時間がかかりすぎて、明確な利益がなかったからね。面白いアイデアを考えるのに何時間もかけても、試す時間がなかったりして。今は、思いついたちょっとしたアイデアを試すためにすぐにコーディングエージェントを立ち上げられる。やるのにかかるコストはすごく低いから、以前よりもずっと多くて変わったアプローチを試せる。もしそのアイデアがうまくいかなくても、まあいいやって感じ。左フィールドのアイデアでも成功率が十分に高いから、以前よりもずっと正当化しやすい。あと、一人プロジェクトを遊び感覚でやるのもすごく実用的になった。パートナーや子供がいると、自由な時間は貴重で、計画できない小さな時間にしか来ないことが多いから。例えば、昨夜はドライブスルーの列で10分待ってたんだけど、その間に次の一人プロジェクトの開発をスマホで始めて、結果を見て、次の開発を始めることができた。去年なら、ただイライラしながら待ってたと思う。AIコーディングに関して「アウトソーシングレゴ」的な考え方を持っている人もいるけど、クールなレゴキットを買って、他の人に組み立ててもらうみたいなもので、楽しみの99%を奪われるっていうのは分かる。でも、私はそれを、使える時間で何倍も多くのことを達成できるっていう観点で考えたい。追加コストはほぼゼロに近いし。

この議論で気づいたのは、「真剣に考える」っていうのは単一の思考モードじゃないかもしれないってこと。大学院の時、私はクラシックなバージョンを経験した。2トーラスを裏返すというトポロジーの問題に一晩中考えていた。普通のR^3ではトーラスを裏返すことはできないと知っていたから、頭の中でトーラスとその周囲の空間を動かしたり伸ばしたりして、障害がどこにあるのかを理解しようとしていた。日の出の頃、無限を通過する動きを許すと（つまり、実質的にS^3）、私が頼りにしていた内外の区別が崩れ、視覚化していた障害が消えることに気づいた。鳥がさえずり、寝ていないのに、何も有用な結果は出なかったけど、空間の内部モデルが永久にアップグレードされた感じがした。これが「真剣に考える」ってことだと思う。でも、別のモードも経験したことがあって、それは関連はあるけど違う。難しいコードゴルフの問題を持ち歩くことがあるけど、ずっと考えているわけじゃなくて、問題はバックグラウンドに残っている。で、突然、シャワー中や散歩中に圧縮トリックや別の表現がひらめく。それは瞬間的には「難しい」とは感じない。むしろ、問題を記憶に留めておくことで、正しい構造が浮かび上がる感じ。集中して疲れるのと、拡散してじっくり燃えるのは違う現象だけど、どちらも深く関与している形で、簡単にかき消される。

同僚のエンジニアたちが、私たちを市場で価値ある存在にしてくれた唯一のものを売り渡して、ソフトウェアエンジニアリングをキャリアとして壊そうとしていることには、絶対に腹が立つ。要するに「クロードコードがバrrrrrr」って感じで。私たちは生産手段を持っていて、ほぼ集団的に「まあ、ブルジョアに任せてもいいか」と決めたみたいなもんだ。

まだ数日間考え続けることはある。もしやりたいことが新しくないなら、これらのツールから同じ満足感は得られないと思う。明確な解決策がない可能性の領域を探っているなら、しっかり考えなきゃ。もっと野心的なプロジェクトに挑戦して、できないと思うことをやってみる。そして、それを実現するために取り組む。