新しい「ドラッグ」は、常に新しい安いモデルを探すことだと思う。z.ai/glm、ミストラル、ディープシーク… もし中毒になりたいなら、安い道を探せばいい。

[...] 簡単なドーパミンを避けるのに苦労している人たちに、日常の仕事でそれを使うように求めていることを考えると、本当に驚きだ。周りの人たちが「AIにやらせよう！」ってすぐに言う理由が全然わからなかった。みんながADHDだとは言わないけど、成功したプロンプトが解放するドーパミンの流れを過小評価してたし、自分よりも安定していると思っていた人たちの欲求も見誤ってた。

プロジェクトを次々に飛びつくんじゃなくて、1つ（もしくは数個）に集中して、エージェントが出力を出す間は自由にしてる。僕には物理的な作業がすごく合ってる：ちょっとした木工、折り紙、絵の練習、軽い運動もいいね。僕のコツは、関係ないことに高い集中力を必要とする作業を（試しに）やること。具体的な例を挙げると、紙の上で2点を直接、震えない線で結ぶという単純な動作は高い集中力を要する。雑にやろうとすると長すぎたり短すぎたりするから、その瞬間を捉えて、集中して線を引く必要がある。これで脳が集中して忙しくなって、エンゲージできる。動画やポッドキャスト、一般的にデジタルなものは僕を気が散らせたり、オーバーロードさせたりするみたい。あと、ポモドーロテクニックをもっと頻繁に使うように戻ったよ。もし試してみたいなら、あるいは自分が効果的だと思うものを提案したいなら、参考にしてみて。

ソフトウェア開発のOnlyFansモデルって呼ぶかもね。

反動として、いくつかのプロジェクトで使った後、すごくすぐに60%くらいまでは行けるってことを実感したんだ。残りの40%はほとんど自分でやらなきゃいけない（それをゆっくり手伝う感じで）。つまり、初期の実装はほぼできてるってこと。だから、生成するのに急ぐ必要はないんだ。100%までやり遂げる準備ができてるときだけ、やる価値がある。100%まで押し進める価値があるときは、慣性を生み出すのにはすごく良いけどね。

中毒の部分では、無料トークンを使ってできるだけ質の高いコードを引き出そうとしてる。めっちゃ楽しいよ！

ギャンブルのトロープはもう飽き飽きだ。AI開発には運が関係するわけじゃないし、仕事をするために人を雇うことが「ギャンブル」と見なされるほど運が必要なわけでもない（何が得られるかわからないからね！）。要は、物事を進めるためにお金を払ってるだけで、これは人類の始まりからずっとそうだった。

もう10年近く前に、キャリアをマネジメントトラックに移したんだ。今はディレクターで、個々の貢献者との間に2つのマネジメントレベルがある。君が書いてることには強く共感できるよ。日々の（非AIの）仕事でも同じような感情を抱くことが多いから。実際、そのバックグラウンドから来て、コーディングからエージェントとの仕事に移行するのは、マネジメントに入るのと不気味なくらい似てる。適切に説明しなきゃいけなかったり、エージェントが意図したことと違うことをしたり、実際の作業から切り離されて大きな絵だけに集中したりする同じような課題に直面するんだ。僕にとってはとても自然なことだけど、毎日やってることだからね。でも、僕はその選択をしたし、強制されたわけじゃないから、フラストレーションも理解できるよ。

これについてたくさん考えた結果、外的な報酬よりも内的な報酬にすごく動かされてることに気づいたんだ。キャリアになるずっと前から、探求や学び、パズルや挑戦の側面が好きでコーディングを始めた。外的な動機（キャリアやOSSのため）でやろうとした時は、結局うまくいかなかったしね。成功させるためにもっとできたかもしれないけど、他人からの承認やユーザーを得ることにはあまり興味がなかったんだ（それに伴うストレスもね）。今のところ、仕事から得られる内的な報酬が会社の目標と合致しているのはラッキーだと思ってる。LLMは内的な勝利を奪って、外的なものだけを残すから、ちょっと悲しいけど、仕方ないのかな。数ヶ月間ツールを考えてたけど、時間がなくて。結局、仕事でLLMトークンを使って1週間で作ったら、すごくうまくいった。でも、達成感は全然感じなかった。まるで他の誰かのリポジトリからツールをダウンロードしたかのような気分だった（しかも、すごく熱心なメンテナーがいて、GitHubの問題リクエストを実装してくれるような）。私にとっての難しいところは、自由な時間にLLMを無視して、内的な報酬を自分のものに保とうとすることなんだ。もし「妥協」すればもっと早くできるのにってイライラしちゃうから。

エージェントのハーネスは、私がLLMから得たいものとは真逆の方向に行ってる。黒い箱を（下手に）扱うための別の黒い箱は要らないんだ。目の前にある箱を理解するのが上手くなりたい。自動的にコンテキストを圧縮して、生成された記憶を保存して長時間のランを助けるツールは要らない。短時間のためにもっと関連性のあるコンテキストを作るのを手助けしてくれるツールが欲しい。エージェントにコミットを作成させたくない。面倒な時に情報を得るためにGit（や他のツール）を使ってほしいんだ。楽しい部分や有益な部分をやってもらう必要はない。自分がすでに知ってる退屈な部分をやってもらいたい。それが進むのを妨げてるから。自分でスクリプトを書くのは比較的簡単だけど、今のLLMコーディングのツールは本当にひどくて、プログラマーのニーズからかけ離れてる。私の仕事の主な成果は、扱っているシステムのメンタルモデルをより良くすることなんだ。それが成長を促し、他の誰かではなく私にお金を払いたいと思わせる理由なんだ。それ以外のこと、生成されたコード自体も、それに比べれば二次的なものだよ。一般的に、LLMを使って自分の成果を減らさずに使うのは結構難しいと思う。特に、明らかに使いにくく設計されているツールでね。結局、レビューするのは自分で書くよりもずっと難しいし、自分がやっていないことで達成感を感じることはできないから。

私は、実際にはずっと前からエージェントが私が頼りにしている受け入れテストのショートカットを取っていたことを百回目に再発見したくない。あるいは、エージェントのコンテキストが膨れ上がって完全に漂流し始めた後に、私が何をしたいのかを理解させるのも嫌だ。100%同意するよ、私もそう思うけど、これは「AIが私たちのために生成した出力に信頼を得るにはどうすればいいか？」を考える機会だと思う。テストやレビュー、何かの方法論？より良い観察性？正式な仕様？この痛みを和らげる方法を考えるのは本当に面白い。これに対する答えが、エージェントコーディングの今後の道を示すと思う。

自分も診断されてるけど、全然逆だね。初めて普通の人の仕事量に競えるだけじゃなくて、AIのおかげでそれを超えられるようになった。こんなにワクワクしたことはないよ。

「新鮮味がなくなって、AIを扱うのがイライラして退屈に感じる。実際の低レベルの技術的な課題に深く関わることが恋しい。」正直、私は逆の体験をしてる。退屈なことをLLMに任せられれば、もっと重要な部分に集中できるから。LLMの精度が不安定な部分、つまり動く要素がたくさんあって、コードの「どうやって/何を」するかが監査可能性やデバッグ可能性にとって重要になるところ。私がバグを入れたコードや、Opusがバグを入れたコード、その周りの設計が、そういうことが起きたときにそれをあまり壊滅的にしないためにシステム固有でユニークなことが多い。もし5分で面倒な配管の更新を全部任せられれば、コアにもっと時間を使える。システム設計の課題は、それらをしっかり分けることになる。エージェントの群れを管理することは考えたことがないけど、そこに影響を与えるものは連続的で累積的なことが多くて、簡単に並列化できないんだ。（製品側でも同じだと思うけど、1週間で10個のクソみたいなMVP機能より、3年前よりも3倍充実した形で1個の新機能がリリースされる方が、ユーザーとしてはずっと興味深い。）

これって新しいことなのか、それとも過去の繰り返しなのかな。若い頃、すごくタイトなアセンブリコードを書いたことがあって、Cや他の高級言語よりも明らかに優れてたループがあったんだ。その後、アセンブリは最小化されて、忘れ去られた。数年後には、コンパイラを使わずに解釈型言語を使うことにすら満足してた。最初にperlを使ったとき、データ構造が最終出力にあまり役立たなかったから、コードの1行で別のデータ構造を使って、出力をちょうど自分が欲しい形にソートした。Cだったら手間がかかりすぎて、アセンブリ言語だったらもっと大変だった。でも、私は本当にそれを得た。AIもこれの繰り返しなのかな？アセンブリ言語の代わりに、Cの代わりに、Pythonの代わりに、高級英語の技術者になっちゃうのかな？AIが私たちのコードや物理設計をファブに渡すことができて、それで私たちは幸せになれるのかな？それに、SoAがあなたにとってどう振る舞うか、どうあるべきかで、コードを見なくなることが重要なのか、私がCコンパイラが生成したコードと自分が書いたアセンブリ言語を比較するのをやめたように。数年後に-O3があったら、AIも-O3を持ってるのかな？

「次の個人プロジェクトのために昔のやり方に戻る準備ができた」これが気になった。プロジェクトでは戻れない、戻らないべきじゃないの？

「本当に続けたくない。新鮮さがなくなって、AIと向き合うのがイライラして退屈に感じる。実際の低レベルの技術的課題に深く関わることが恋しい。エージェントの管理なんてしたくない。いろんな理由で距離を置こうとしてきたけど（商業的利益のためにみんなのデータを集める技術の開発には賛成できないから）、今いる会社はGenAIの水をがぶ飲みしてるから、すぐに関わらざるを得なくなるか、追い出されることになるだろう。利点は理解してるけど、まるでマネージャーになってしまうように感じる（人ではなくGenAIエージェントのためだけど、それでも…）。それはずっと避けてきたことだ。細かい部分で遊ぶのが好きだからプログラミングやデータベースの仕事に入ったのに、それを手放さなきゃいけない。正直なところ、いろんな理由でしばらくテクノロジーから離れたいと思ってる部分があって、その部分は逃げるためにウェイターでもやりたいと思ってる！そうすれば、趣味としての tinkering を取り戻せるかも。 -------- [1] 26年の勤務で、法定の最低限の退職金があればしばらくはやっていけるけど、たぶんそれはないだろうな。代わりに、パフォーマンスが悪いってことでPIPに入れられると思う（GenAIに関わらないことで効率が落ちてるって理由をつけられればだけど）。それでもうまくいかなければ解雇の理由になるだろう。 [2] もしくは、かなり長い休暇を取るか。 [3] リモートチームが嫌なのが大きな理由で、オフィスに行っても⁴、ほとんどの人がリモートだから結局リモートなんだ。 [4] それが自宅と仕事の区切りを与えてくれる。

人々はこれを「お前の組織が間違ってるからだ」って責めるけど、現実は、LLMが人間に合うように形を変えない限り、うまくいかないってことだ。PCをもっとパワフルにして、人間にとって直感的で使いやすい体験やインターフェースを実現する必要があったことを忘れてるのかな…？こういう学びが混乱の中で失われてしまうのは驚きだね。

IP法はAIとは相容れないよね。重要なポイントだけど、ここでは関係ないかな。

時間がないときは、AIに要点をまとめてもらって、気に入ったポイントを詳しく説明してもらうよ。HNのディスカッションでも同じことをしてる。HNのページを丸ごとコピーして、Claudeに貼り付けて要約と重複をなくしてもらうんだ。

記事を読む必要はなかったよ。

ちょっとした指摘じゃなくて、投稿への正当な批判だね。専門用語で言うと「リードを埋める」ってやつで、最悪の場合は悪意、最高でも無能って感じ。ほんと最悪だよ。小説やエンタメじゃないんだから、余計な「前振り」や「シーン設定」なんていらない。さっさと本題に入れよ。

指摘ありがとう。レシピに入る前に小麦粉の製粉の細かい技術を紹介するのが嫌いだから、その部分は短めにしたつもり。少しコンテキストや考えを提供する必要があったから、入れたんだ。次回はどうするかまだ決めてないけど、結論を最初に持ってきて、最後にもう少しコンテキストや考えを提供するか（その場合、興味がなければスキップできる）、それとも完全に省略するか。ちょっと考えてみる。

Augmentのエージェント（VSコード、CLI）を使い始めて8ヶ月くらいになるよ。GPTとClaudeのモデルを簡単に切り替えられるのがいいね。GPT 5.4にコードを書かせて、その後Opusにファイルのコードレビューをお願いするのが一番良い結果が出てる。レビューは別のエージェントセッションでやるから「新鮮」なんだ。それからファイルを見直して、納得するまで編集して、既存のGPTエージェントセッションにレビュー内容を対応させる。Clauseエージェントは、何か理由があってか、コーディングではあんまりうまくいかない気がする。ちょっと雑な感じがするんだよね。それに、各非トリビアルなプロジェクトの更新用にmdファイルを作って、タスクを定義したりエージェントの質問や問題に対応したりする、すごくオーガニックな仕様駆動開発プロセスもやってる。エージェントに条件付きの指示を出すこともできて、だいたいスキルみたいに使ってくれる。これで、どのエージェント/モデルでも、どのマシンでも、単一のAGENTS.mdを入り口にして指示を簡単に配布できるんだ: https://github.com/rsyring/agent-configs/blob/main/default.m... これがすごく効果的で、1年前には予想もしてなかったよ。

今、これに悩んでる。デザインと探索のためにしかLLMを使ってないんだ。今は雇われてないし、サブスクリプションにお金を払えないから。デザインフェーズが夢のように感じなくなるから、アイデアをチェックするのに何時間も検索結果をスキャンする必要がないのが嬉しい。だから、作業を始める気になれるんだけど、プロンプトが媚びてるんじゃないかって思うこともある。最近、しばらく考えてたガーベジコレクターのデザインを説明したんだけど、自分のアイデアに関連する研究を見つけられなかったし、アイデアが実現可能かどうかも評価できなかった。プロンプトといろいろ議論した後、やっと「理解」してくれて、私の「新しさ」を褒め始めた。そして後でそれに関連する研究を尋ねたら、ほとんど私のアイデアを実装している論文を紹介された。オンラインフォーラムのコメントに訓練されすぎてるのが明らかで、リファレンスカウントを言及しただけで、メモリ管理に関する変な伝説に入ってしまったのが面白かった。その後、媚びに変わって、最終的に論文を見せてくれたんだ。

「アーキテクチャ設計、問題解決、コードレビューに焦点を移した」っていうのは、要するにもう少しプロンプトを書いて結果を組み合わせるってこと。すごくワクワクするね。

なんか、みんながドーパミンとして認識してることに聞こえるな。それを生み出して楽しんでる感じ。脳の機能については詳しくないけど、目新しさに気づくのは自然界では有益だよね。意識のレベルでチャンスを浮き彫りにするから。「リス！」って映画『アップ』の名シーンがあるけど、そういう体験は気持ちいいよね。自分でドーパミンを供給することが行動を促進するし、行動の数が増えるとエネルギー供給が枯渇することもある。だから、このプロセスを管理してドーパミンのサイクルを制限することも大事だと思う。疲れを避けるためにもね。でも、世界の無限のチャンスから得られるドーパミンの魅力を否定するわけにはいかないよね。<3

俺はプログラミングにLLMをこう使ってるよ。CLIツールよりもチャットボットを使うことが多いかな。たまにMVPの一発作成を頼むけど、その後は自分で全部修正してる。でも、正直言うと、一発作成して編集するスタイルの開発はあんまりやらないんだ。そういうプロセスは時間を節約できることもあるけど、いつもそうとは限らないね。