それは事実と違うよ。ほとんど前例がないフレームワークで作業するためにモデルを使ってるし、誰もやったことのないことをやってるんだ。これを知ってるのは、これらの若いフレームワークの周りのエコシステムにいるから。モデルはマニュアルを読んだり（コードも）して、新しいことをやることができるよ、実際にね。

既存のアートを（どんどん増えていく）コンテキストウィンドウに注入して、インコンテキスト学習に任せて進めばいいんじゃない？

ほとんどのアートフォームは、材料やメディアの急激な変化がないんだよね。ソフトウェアでは、ツールの変化が遅くなってきてる。コンピュータが提供する価値がより明確になってきて、特定の技術に依存しなくなってきたから。AIコーディングがあれば、NIH症候群から解放されて、リレーショナルデータベースを10回目に再発明することもなくなるかも。

今、みんなこれをやってるよ。基本的に、skills.shとかその類のものがそのためにあるんだ。AIに新しいことを教えるためにね。例えば、うちの会社が新しいフレームワークを作って、そのエージェントに向けられるスキルがあるんだ。そのスキルを使えば、かなり複雑なコードを一発で書けるようになる。スキル自体は、ほぼドキュメントといくつかのコード例だけなんだけどね。

これは、LLMから見えないところで新しいプログラミング言語を設計する必要があるってことでもあるね。コードを隠す必要があるかもしれないから。

チャットボットのコーディングの世界で、どうやって新しい技術に進化していくんだろう？面白いことに、伝統的なプログラミングについても同じことが言えると思う。1972年のベル研究所のK&Rのグループの誰かが、僕の日常のワークフローを認識するのに問題はないだろう。テキストエディタを立ち上げて、Cコードを編集して、コンパイルして、実行する。それを手作業で繰り返す。これっておかしいよね。50年以上も同じことを同じやり方でやってきた業界が進化するはずがない。そろそろ本当のパラダイムシフトの時だと思うし、今まさにそれが起きてる。これから書かれるべきコードはもう全部書かれてるんだ。あとはリファクタリングして、再編成して、再利用するだけ。それはロボットの仕事だよ。

もしかしたら、君は現代のLLMについて正しいかもしれない。でも、君は暗黙の前提を置いているように思える。「人間には新しいものを作る特別な何かがあって、コンピュータにはそれがない」という前提だね。今のLLMを支えるシステムに新しいトリックを教えられないかもしれない。でも、すべてのAIシステムが新しい技術を合成できないと信じる理由はあるの？この点で人間が特別だと信じる理由は何なの？

LLM自体にドキュメントをもとに生成させることもできるよ。まるで人間の初期採用者みたいにね。

人についても同じことが言えるね。答えは社会的知性だよ。

「もっと大きな問題があるんだよね。AIが君のフレームワークを見てなかったら、君は存在しないってこと。もうすぐAI企業が、開発者からお金を取って、自社のフレームワークをトレーニングデータセットに含めるように頼むようになるよ。GoogleのSEOよりもひどいよ、あれはまだ多少はゲームできたから。」