そして、こうして新しい言葉が生まれた。

私がほぼ無料でやった範囲の拡大は、主にUXの磨きやアクセシビリティに関することが多い。エージェントがなかったら、CLIツールのヘルプを完全にやり直すなんて、絶対に1時間以上かけなかっただろうな。効率や質を測るのは本当に難しいけど、うまく使えばエージェントは両方にとって大きな利点になると自信を持ってる。逆に、下手に使うと、ただの雑なものをすごく早く作るだけになる。

いや、これについてずっと考えてたんだ！伝統的な方法で構築するコストを内面化するのが、ちょっとおかしくなっちゃったと思う。これらのClaudeみたいなものを使うと、「範囲が広すぎる」っていう感覚があまりわからないから、複雑さを過大評価したり過小評価したりしやすいんだよね。時にはLLMが一見難しそうなリファクタリングを超簡単にしてくれることもあれば、逆に簡単そうなことが永遠にかかることもある…で、実際にどうなるかの「直感」があるんだ。だから最近は、明確な終点を設定するのではなく、時間を区切ることに決めたんだ。「終点」っていうのは「今日は終わり」ってことだし、正直言うと「このプロジェクトは終わり」ってことかも。わからないけど、「Claude Creep」っていう言葉には共感できる。あれは、最初はドキュメントを引っ張り込むだけだったのに、最終的にはファイルシステムを完全に再構成する羽目になるからね。笑。

もしあなたが仕事を25%早く終わらせられる社員なのに、4日間勤務制が導入されないなら、何が「クリープ」を導入しないインセンティブになるの？

普通の質のものをただ書いているのか、それとも書くものの質を向上させているのかってことだね。質を上げるための要素はいろいろあるけど、時間がかかるものも多い。Claude Codeがそれを手伝ってくれるよ。最近やったことの一つは、ユニットテストや機能テストのスイートを見直して、初期化の標準化を求めたり、ボイラープレートを最小限に抑えるための合理的なヘルパーメソッドを作ったりしたこと。どんな開発者でも、1週間あればできるし、将来的なコード変更が楽になるよ。Claudeの場合、1時間で-8000行のPRを作成して、すべてのテストとアサーションを維持したんだ。これはコードベースから必要なものを見つけるためにみんなが必要としていることだよ。私たちの通常の品質管理は、安定性を失わずに変更するための最大安全速度を埋め込んでいる。LLMを使って変更を早くしようとすると、問題の数を一定に保ちたいなら、品質管理を改善する必要がある。テストを改善したり、LLMにログを見せてバグを早く見つけさせたりすることで、品質の予算を増やす必要があるんだ。

それを言うと面白いね。唯一の違いは、時々配管工事をせずに機能が必要なことだよね。結局、必要な出力が得られれば、プロセスは関係ない。面白いアナロジーだけど、検査官が別の専門家の開発者でないと成り立たないね。

比較の重要な側面は、誰もあなたの手術が目立つとか、悪く見えるとは言わないってことだよ。友達や家族、パートナー、同僚は何も言わないし、カジュアルに会う人たちもそうだし、サービス業の人たちも、あなたの鼻の手術について真実を教えようとはしない。AIコンテンツにも同じような社会的タブーが移らないことを願ってる。私たちはAI生成コンテンツを、全体または部分的に人間の創作と一緒に使った場合でも、正直に批評すべきだと思う。AIコンテンツがあなたの記事を台無しにしたなら、それを言うのは社会的に受け入れられるべきだよ。ここHNでもそういうのを見たことがある。AIコンテンツがここに提出されると、LLM生成だと明言するのは社会的にタブーだったし、LLM生成のコメントも同様だった。どんなに明らかでもね。コメントがAIだと言うことは社会的に禁じられていて、指を振られたもんだ。最終的に、AI疲れがコミュニティをショーHNのエントリーや提出、コメントを軽視させる原因になって、信号対ノイズ比は無視できなくなった。今はshowdeadをオンにしてみて。ユーザーが本気で作ったかのようにやり取りすることを期待されていた同じコメントが、すべての提出のコメント欄に散らばってる。これらのコメントは議論を客観的に妨害してるから、影で禁止されてるのは良いことだと思う。文化的には、AIコンテンツ、コードを含めて、批評が批判者をヘイターやラッダイト、さらにはそれ以上のものとしてレッテルを貼らないようなポイントに達することを願ってる。コミュニティが本当に大切にしていることや望んでいることについての会話が抑圧されないように。

書くことも動画と同じだよね。今では、実際にAIかどうかわからない動画がある。悪いときだけAIだとわかる。うまくできていると、AIだって気づかない。だから、人々はAIを偽物や悪いものとしか結びつけなくなっちゃう。良いものは、全くAIとは結びつけられないんだ。

人間の精神には、LLMが観察したり再現したりできないような摩擦を楽しむ根本的な何かがある。何が起ころうとも、私たちはマキシム機関銃を持っていて、彼らは持っていない。

オープンソースコミュニティには、クリエイティブライティングが得意なモデルがたくさんあるよ。いくつか例を教えてもらえる？

うん、俺もそんな印象を持ってる。AIは、過剰で悪くデザインされたフレームワークや、要素が多すぎる技術スタックを隠している感じがするし、本当に表現力のある言語を作ったり推奨したりする人が減ってきてるよね。実用的ではあるけど、ここで椅子のタワーを作るよりも、ちゃんとしたエンジニアリング分野のように梯子を作るべきだと思う。

最近のプロジェクトでは、ユーザー向けのドキュメントよりもClaudeのスキルやMCPに良いドキュメントがあることが一番好きだな。

幅広い活動をしている者としては、色々なことを超加速させてくれるよ。ただ、批判的な目を持つことが必要だけどね。基本的なコーディングタスクでは40%から60%の改善が見込めると思う。大規模なコードベースは持ち込まないけど。

Googleの検索結果がここ2年でめちゃくちゃ悪化した気がする。今や何か有用なものを見つけるにはAI検索を使わなきゃいけないみたい。もちろん、それはサイトへのトラフィックを減らして、最初に探しているコンテンツを作るインセンティブも減らしちゃうよね :(

ほんとそれ。エージェントスキルをリポジトリに直接入れる話（Markdownで！）はイライラするよね。「ドキュメントをコードとして扱う話が出たとき、みんなどこにいたの？」って感じ。NotebookLMsのことを考えると、さらにイライラする。彼らは大きな分野の知識の単一のソースになりつつあって、それ自体は素晴らしいんだけど（でも、ソースを読むことができないのは「聖書を読んであげるよ」みたいな感じ）、昔だったらこの知識はSharePointやSlack、Google Drive、Confluenceなんかに散らばってたはずだよ。

もしLLMに注ぎ込まれている努力やお金のほんの一部が、より良いAPIドキュメントや従来のコーディングツールに使われていたら、どれだけ生産性が上がるだろうってよく考えるよ。たぶん微々たるものだろうけど。お金を注ぎ込んでも解決できる問題じゃない。証拠：設定ファイルのフォーマット。YAMLを書くのが好きなプログラマーなんて見たことないし、コメントなしの純粋なJSONは人間が書くべきフォーマットじゃないよ。でも、私の知る限り、金持ちの会社でもこれらのフォーマットはまだ一般的なんだよね。置き換えるはずだったXMLの設定も、金持ちの会社によって普及したし…！

より良いAPIドキュメントと従来のコーディングツールに同意するけど、言語によるんだろうね。私はC++開発者で、テンプレートを使い始めると、真の構文エラーや「正しそうだけど標準がサポートしてない」エラーでコンパイラーが出すエラーが本当にイライラする。LLMはその標準を「ただ知ってる」から（まあ、2000ページ全部）、大抵のエラーを私よりずっと早く見つけて直してくれるんだ。実際、私が好んで使う方法の一つは、Codexをコンパイラーの出力に向けて、テンプレートエラーを直すだけに使うこと。たとえばKotlinは、IDEの中で正しさをチェックしてくれるから、コンパイラーを呼び出す前にかなり目立つし、言語仕様もずっとスリムで、C++とは違って未定義動作が少ない（ない？）。

そして面白いことに、最悪なのはAIフレームワークそのものなんだよね。数ヶ月前、クライアントのために「エージェント的」なものを構築する手伝いをしてて、OpenAI AgentsライブラリからAgnoに切り替えたんだけど、Agentsは結構ごちゃごちゃしてて、自分のenumを一貫して使ってないこともあるし、Agnoに切り替えると、まさに自分たちのドッグフードを食べてる感じがする。何度も、あるオブジェクトのAPIが見つからなくて、もちろん彼らのドキュメントページは「クソみたいなドキュメントチャットボットとチャットしろ」って押し付けてくるし、古い関数のシグネチャを吐き出してくるんだよね。

LLMにAPIドキュメントを書かせることはできないの？

君の効率についてはわからないけど、僕の場合はツールを作る方が、既存のものを探して使い方を学ぶよりも簡単になってることが多いよ。レーザーカッター用のパラメータ化されたSVGテンプレート作成ツールを一発で作れたし、40時間集中しても同じことはできなかったと思う。

プログラミングを知らない友達がAIエージェントを使ってゲームや音楽ソフトを作ってるんだけど、彼らがやってることは俺には全く理解できない。プログラマーであることが逆に足かせになってる気がする。コードが何をしているのか、専門的な知識（例えば、音声処理や効果音に関する数学）を理解する必要があるからね。一方で、友達は「シンセにフェイザーエフェクトを追加して」って言うだけで、あっさりやってくれるんだ。

もし営業がうまくいってたら、契約した会社は今頃繁盛してるはずだよ。競合より約500倍速い製品を持ってて、その分野で最も一般的な活動のためのUXも良くて、リアルタイムで動作する結果分析ツールもずっと優れてるのに（競合のソフトウェアにはできないこと）。確かに、人口統計的には大きな市場じゃないけど、リアルな営業マンなら持ってるもので成功すると思う。営業に何か本当におかしなことが起きてるけど、それはLLMを使っても解決できてないみたい。私はこの会社がLLMを使ってるのを知ってる。なぜなら、共同創業者の一人が、明日がないかのように過剰なClaude Codeの出力をリポジトリにスパムしてるプロジェクトに関わってるから。これ、コード生成がクソだし、他のことでもたぶんクソだと思うけど、みんな知らないことについては良いと思い込んでることが多いんだよね。

そうそう、これに加えてAPIもね！LLMがAPIを必要とするおかげで、GUIの背後にあったものがプログラム的に使えるようになったのはいいことだよね。情報セキュリティの懸念もあって両刃の剣だけど、個人の生産性を自動化するにはいい感じ。

でも、インド人3人 + AIってことは、君たちが全く必要ないってことだよ。これは長期的にはうまくいかないだろうね。

低コストと低能力を混同してるよ。一部のインドやブラジルの開発者はアメリカの開発者の4分の1のコストだけど、同じくらい有能な場合もあるからね。確かに、参入障壁が低くて文化的な違いがあるから平均は低いけど、コストと能力は分けて考えるべきだよ。カリフォルニアに住んでるからって、インドのスーパー開発者と比べて高額な詐欺師を雇う必要はないんだから。

だから、ローカル+AIを追加する方が、約20〜100人のインド人よりも良いって主張できるようになったんだよね。それを何もないかのように言うのはどうかと思う。ITで働いているたくさんのインド人に対するリスペクトが欠けてるよ。僕は彼らと一緒に働く機会があったから、特にそう感じる。

12分の動画を基にした5フレーズのニュースに戻すこともできる。なんで元のニュースを読まないの？ まあ、広告やトラッキング、1記事だけ読みたいのにサブスクリプションを払わなきゃいけないこと、単純に退屈だから、などいろんな理由があるよね。あなたを責めるつもりはなかったんだ、もっと社会全体への質問だったんだ。なぜ「コンテンツクリエイター」が5フレーズのニュースを12分の動画にして、LLMがそれを元に戻す方が、5フレーズを読むより魅力的になったの？