個人的に辛いのは、常に80%まで行ってるのに、残りの20%がどうしても越えられないこと。まるでギャンブルみたいで、「もう一回やれば役に立つかも」と思って、結局何時間も「もう一回」って繰り返しちゃう。

もし何を作りたいのかわからず、AIにどうやって聞けばいいのかもわからず、正しい要件が何かも判断できないなら、それは時間とお金の無駄になる。もっと重要なのは、問題が複雑になるほど、AIの弱点を知っていることが大事になるってこと。ケーススタディ: セキュリティ研究者たちは、Openclawの脆弱性やセキュリティホールを見つけるのを楽しんでいた。Openclawの制作者は、AIが完全にOpenclawを作ったにもかかわらず、セキュリティに関して非常に限られたバックグラウンドしか持っていなくて、著者たちはプロジェクト全体を守るためにセキュリティの専門家と協力しなければならなかった。

エージェンティック開発を通じて、理由もなくオープンソースの仕事をすることを考え始めた。以前は、経済的に可能性のあるものに絞ってたけど、今は人生で一つのアイデアに固執してる人たちを笑って見てる。彼らは、自分が一度きりのチャンスだと思っているようだけど、実際には毎日複数のアイデアを出している人たちと競争していることに気づいていない。これ、スタートレックの世界を思い出させる。お金のためじゃなく、好奇心や実用性のためにすべてが開発されている感じ。

以前はアイデアを思いついて、しばらくそのままにしてた。 > 今はエージェント的な発展で、アイデアを思いついたら、数時間追いかけてみる。 この2つの期間の違いは何なの？アイデアを考えてる時に時間を無駄にしてたんじゃないの？

エージェント開発では、アイデアがあって、それを追いかけるのに数時間無駄にして、次の仕事に切り替えることが多くて、しばしばそのアイデアを完全に放棄しちゃう。これって、結果を信じてないからなのかな？自分でも同じパターンを見つけたけど、他人に信じてもらう価値があると思えないから、捨ててしまうんだと思う。昨日も、会議で6ヶ月前に解決したはずのプロジェクトが話題になったけど、自信がなくてデモすらしなかった。最近はそれが変わってきてる気がする。実際、先週はこのツールを使って「存在させた」ものをデモしたんだ。デモの目的が製品そのものではなく、目指す状態のビジョンを共有することだったからでもあるし、出力に対する自信が増したからでもある。ツールが良くなったのもあるけど、どう働くのかを理解するためにもっと積極的に関わるようになったからかな。LLMがコード生成に行き詰まっても、彼らとのソフトウェア開発の実践は成熟して、多くの人（自分も含めて）が製品にもっと自信を持つようになると思う。

それは変だな、私は逆なんだ。以前はすぐにコーディングを始めてた。コードを書くことで何をどうするかが分かるし、後で役立つモジュールや再利用可能なパーツができるからね。今はアイデアを長い間温めて、ドキュメントや仕様、要件を書いてる。コード生成の部分が自動化されて、徹底した要件から自然に続いていくのが分かってるから。

エージェント開発では、アイデアがあって、それを追いかけるのに数時間無駄にして、次の仕事に切り替えることが多くて、しばしばそのアイデアを完全に放棄しちゃう。私のLLMとの経験では、彼らはどんなアイデアでも良いアイデアだと言う。追求するのに十分実現可能なものだとね！彼らの人に好かれようとする訓練が、ほとんどすべてを上回ってしまうんだ。

この議論は、ずっと前からすべての新技術に対して使われてきた。最初の直感的な反応は、労働を組織化して抵抗することだ。組織化された労働に屈する企業は、その運営スピードに固定されちゃう。新しい企業が「新しいもの」を取り入れて、古い企業を吹き飛ばす。これを繰り返す。

左派の思考プロセスにはいつも驚かされる。「今回は正しい社会主義のバージョンになるはずだ。」

推進力は管理者や開発者ではなく、常にエンドユーザーなんだ。彼らは、増加するアウトプットのおかげで、少ないものでより多くのことができるようになっている。これは称賛すべきことであって、人工的なクオータで「解決」すべき問題じゃない。

労働組織、賛成！どうやって実現するかはよく分からないけど。マネージャーになりたいという気持ちが、労働組織に貢献したいという気持ちと真っ向から対立しているのが心配だ。それとは別に、私の個人的な仕事でも強化問題がある。勉強しようと思って座るけど、まずはクラウドにバックグラウンドで調査をお願いしよう…あ、ダッシュボードのカーソルはどうなってるかな？あ、そうだ、勉強…あ、クラウドが終わった…

労働組織には賛成だよ。ただ、この特定のケースではどう役立つのかが見えないんだ。

なぜ経営陣は効率の向上を高い生産目標に変えるのか？それは競争に迫られているからだよ。これは自由市場資本主義の特徴だね。効率が上がっても出力をそのままにしておくことはできない。そうしないと、出力を増やす企業に負けちゃうから。労働組織がグローバルに存在すれば解決策になるかもしれないけど、単一国に基づく労働組織は、労働組織がない国に仕事が移るだけだ。この効率の向上が自由な時間に繋がらない問題は、経済システムの深いところに根ざしている。解決したいなら、システム全体を変える必要があるね。

かつて素晴らしいと感じたものが、今ではただのプロンプトになってしまったら、今の素晴らしいものって何だろう？中毒的な性格の人は、より大きなドーパミンの快感を得るためにさらにハマってしまうから、ずっと中毒のままなんだよね。だから、君が本当にそれを従来の意味で中毒だと感じたとは思えない。それに、正直なところ、ソフトウェアにおいて脳を使うことはかなり前からオプションだったよね。

そうだね、もし自分のスキルを保ちたいなら、プログラミング脳を鍛える他の方法を見つけなきゃ。でも、アウトプットに関しては、ソフトウェア開発を楽しむ理由はみんなそれぞれだけど、僕にとっては、コーディングそのものよりも役に立つものを作ることが大事なんだ。AIは楽しい部分をもっと楽しくして、あまり楽しくない部分をほぼ見えなくしてくれる（小規模ではね）。これからみんなこの問題に向き合わなきゃいけないね。

プログラミングと似てるんじゃない？多くのプログラマーは、プログラミングのアイデアが面白いと思ってプログラマーになったんだと思う。多分中学生の頃にね。それからプロになって、燃え尽きて、運が良ければ管理職に転職する。もちろんみんながそうなるわけじゃないけど、少なくとも珍しくはないよね。

セットアップとプロンプトをうまくやって、50倍のスピードで合理的な動作コードを生み出すのがすごく感動的だった。でも、しばらくするとそれもワクワクしなくなるよね。でも、俺は自分にとってもっと持続的で実質的な満足感の源を見つけたんだ。それは価値だね。ありきたりな表現だけど、本当なんだ。俺の生活は、何年も前からまとめたかった小さなユーティリティでいっぱいで、やっと時間ができた。自宅のラボには、ちゃんとバックアップされて管理された様々な小さなアプリがある。ホームオートメーションは以前よりもずっと多くのことをやってくれるし、田舎のキャビンは条件に応じて新しいレベルの洗練さでモニタリングされてる。かなりの管理負担を処理するためのスクリプトやワークフローもあって、書類や会計はほとんど自動化されてる。常に最新の会計士や弁護士が手元にいるような感じだよ。紙の手紙やPDFも何でも処理してる。これらを達成するために機械のスピードで書かれたコードに興奮するかって？いや、それが新しい普通だから。時間を取り戻して、地上の事務を新しい形で整頓し、クラウドや大手テックの侵害なしに周囲にソフトウェアの命を吹き込むことができるのはワクワクする？時々はそうだけど、もっと重要なのは満足感と落ち着きだね。頭を使うことに関しては、これまで以上に認知エネルギーを注いでるけど、今はその分成果が出てる。エージェントが俺のために働いてくれるから、彼らがやることを学んで検証しながら、俺がそれを大きな一つの絵にまとめてる。映画を監督するような感じだね。これが新しい感覚なんだ。

良く計画され、一貫性があり、まとまりのあるソフトウェアの割合は、ゼロに近づく じゃあ、すべてが全く同じままってこと？

完全に同意するよ。製品開発には「機能が多いほど良い製品」という誤解がある。僕は、プロダクトマネージャーやプロジェクトマネージャーが「この機能は価値を追加してるのか？」とか「これを削除すべきか？」と自問するのを見たことがない。アジャイル手法では、開発者のアウトプットを測るけど、そのアウトプットが最終ユーザーやビジネスにとって意味のある価値を持っているかは気にしないんだよね。

俺は数時間でプログラミング言語を作っちゃったよ。インタープリターも含めて、クロードコードでね。プログラミング言語の設計や実装については全く知らないけど。 https://github.com/m-o/MoonShot

WinampとVLCは4人以下で作られたんだ。製品に無駄なものを追加するのが経営者のビジョンだから、何千人も必要だったんだよ。多くのソフトウェアには本質的な複雑さがあって、最小限の機能でも何百人、何千人ものエンジニアが必要なんだ。たった4人じゃ、顧客が求める機能を作るには全然足りないよ。3D素材のモデリングやシミュレーション、工場や倉庫の計画などの物流ソフトウェアもそう。Linuxカーネルやユーザースペースも何千人もの貢献者がいて、現代のOSが求める基本的な機能（ドライバー、サンドボックス、GUIなど）は4人のチームでは実現できないよ。それでも、小さなチームで素晴らしいプロジェクトはたくさんある。SQLiteは3人、Foobar2000は1人、ShareXのスクリーンセーバーはトルコの1人の開発者が作ってると思う。

コードLLMが出すものは、ただの平均的なものだと感じてる。特別良くも悪くもない。まあ、モデルはトレーニングデータの平均を複雑に表現したものだからね。自分が「良いコード」と思うものが欲しいなら、ちゃんと方向を示さないといけない。だから、重要なプロジェクトのためにLLMを使って大きなコードを生成するつもりはない。自分のGitHubユーザーでコードされたプロジェクトを公開するのは、自分の作品の価値を下げる気がするから、今は公開してない。いつかは「ペンネーム」で公開するかもしれないけど。

え、プロジェクトに10倍のエージェントを追加すれば、開発が早くなって、最終的な製品も良くなって、自分の生産性もその分上がるってこと？数人に完璧に詳細な仕様を最初に書かせて、プロジェクトを実行可能な部分に分けて、他の作業者を管理してコードを作成、レビュー、デプロイさせるつもりなんだ。エージェントは今、コミュニケーションも協力もできるし、幻覚の問題も解決済み。何が悪くなるっていうの？その間に料理したり映画を見たりして、たまに彼らを正しい方向に導くだけでいいんだ。これでやっと細かいことに悩まされずに大局に集中できる。私の仕事はそんなに価値があるから、AIには絶対に代わられないよ。/s

Unixは主に2人によって作られたんだけど、年を取るにつれて、テックマネージャーですら「神話の人月」を知らないっていうのが驚きだよね。ソフトウェアの生産がどうスケールするかも。

君が指摘しているのは、理解の集中と、より多くの人々の間での断片的な理解のトレードオフだね。前者は製品開発の文脈では常に好まれるけど、キーパーソンリスクがある。今のAppleはその代表例だと思う。スティーブは彼の死後10年間会社を維持するために十分な仕事をしたけど、今は次にどこに行くべきか迷っている感じ。逆に、2000年と比べて今の市場価値を見てみて。

「ソフトウェアを作るのに何千人ものエンジニアは必要なかった」って、これを言う意味って何なの？現実を見ようよ。現実には、各ソフトウェアを作るために何千人ものエンジニアがいる会社が無数にあるんだから。現実を超えた話なら、確かに無限の仮定の状況を語ることはできるけど、Winampのような珍しい例を持ち出しても、例外の一例を示すだけだし、実際に存在することもあるんだよね。

Hugoに慣れてきたみたいだけど、今の計画やプロンプトの仕方が、より良い結果を生むかどうか気になるな。

なんか、一発逆転を期待してたように聞こえるけど、私の読み違いかな？これを試してみて：ゼロから始めて、openspec exploreを使って、何を目指しているのかを話しかけてみて。内蔵のフロントエンドデザインスキルを呼び出して、まずHugoスキルをインストールするように言って（https://skills.sh/?q=hugo）、context7でドキュメントを確認して、playwrightでスクリーンショットを使って作業をチェックするんだ。目指しているウェブサイトのアスケティックやレイアウトも共有するのもオプションだよ。すごく詳しく説明してみて。それから、Hugoについて教えてもらうように頼んで、その決定を説明してもらうと、私はこの方法でたくさん学んだよ。

自分がすでにできることをやるのが一番価値があると思うけど、時間がかかるんだよね。何をしているのか見ながら、コードをざっと見て、正しい方向に進んでいるか確認できるし、そこから自分の望む方向に導くことができる。全く知らないことをやらせると、完全にギャンブルになっちゃう。

AIを使って何を作ったのか見せてほしい。今週末の成果: https://github.com/simonw/sqlite-history-json と https://github.com/datasette/datasette-sqlite-history-json

サイモンは無理だよ、だって彼は本物の詐欺師だから。