Linuxカーネル全体は約4000万行のコードで、ドライバーを除くと1600万行くらいになるんだ。OpenAIが言ってたことが、Linuxカーネルの6%のユーティリティを持っているなんて、全く想像できないよ。たとえコードの行数が6%でもね。彼らのLLMがどれだけ強力でも、メンテナンスができるとは思えないし。

「この製品は、内部で数百人のユーザーに使われており、日々のパワーユーザーも含まれています。」私の予想では、これはメールフィルターだと思う。>百万行のコード >100%エージェントが書いた うん、多分メールフィルターだね。あるいは、基本的にMS JScriptを使ってjQueryを再現する部門用のウィキのJSメニューかも。

「スロップ」って言葉は、AIが生成した大量のコードを表現するのにいい選択だと思う。技術に詳しくない人にも響くし、嫌悪感を伝えることができるから。スロップは避けるべきだってのは明らかだよね。「技術的負債」って言葉は、経営陣には同じように響かないし、解決が必要だって納得させるのが難しい。一般的に負債は問題になりうるけど、問題になるまで避けたり対処したりする必要はないから、先延ばしにされがちなんだよね。

「月にエンジニア1人あたり100万行のコードを作りたい」って言ったマイクロソフトの人のことをずっと考えてる。話したエンジニアたちにはほとんどが皮肉に聞こえたけど。 そのエンジニアたちは、実際にツイートを全部読んでなかったのかな？「エンジニアは月に100万行の製品コードを書くべき」って話じゃなくて、「1人のエンジニアが100万行の自動変換を管理できるように、安全な言語への自動ポーティングをスケールしたい」ってことなんだよね。全然皮肉に聞こえないよね？「ほぼ信頼できるAI駆動のリファクタリングツールを良いガードレールと共に開発する」って意味だと思うし、実際かなり理にかなってるよね。

GitHubの信頼性の問題がこれに影響してるかもしれないと思う。

ほとんどが皮肉に聞こえたけど。 エンジニアたちもこれを間違えてるみたいだね。Cursorがエージェントのグループがどれだけの行数のコードを生成できるか自慢してた時を思い出す。ほとんど動かないブラウザができたのに、同じものはもっと少ないコードで作れるのに。彼らは自分たちのエージェントの星座がどれだけのスロップを生み出したかを誇らしげに強調してたけど、これがエンジニアだとは本当に不思議だよね。

すべてが同じ条件下で、正しいものを作っていると仮定すると、より多くの正しいコード行を提供できるのは良いことだよね。でも、人間がすべてを読むことは不可能だから、どうやって信頼性を持たせるかが問題なんだ。私の考えでは、正しさの証明と統計的品質管理を使ったスポットチェックが必要だと思う。後者は自動化できるものだしね。ただ、モデルが常に変わっているから、統計的にうまく理解されていないのが問題だと思う。

1000人のエージェントがメンテナンスすれば、維持できないわけじゃないよ。

最近数ヶ月で、維持できない量のLoCを生産することへの盛り上がりが少しずつ収まってきたように感じる。これには、ビジネスやプロダクトの人たちが実際にAIを日常のワークフローに取り入れようとしていることが一因かもしれない。私が働いている小さな会社でもそういうのを見た。数ヶ月前にClaude Coworkを手に入れたときはみんなすごく興奮してたけど、今は毎日使ってるものの、期待してた魔法に比べるとちょっと物足りないって感じ。出力が平凡で冗長だったり、基本的なことを間違えたり、トークン制限に引っかかったりして、結局自分でやった方が早いって人も多い。確かに最初は使い方を間違えてる部分もあるけど、AIのCEOやLinkedInの詐欺師、YouTubeのAIサプリメント販売者が言ってることと現実の間には、まだまだギャップがあるかもって気づいてる人が増えてきてる。

以前、80%のコードカバレッジが求められる会社で働いてたことがある。ある契約者が、全体のコードベースで80%を達成するために調整できるサイズのテストスイートを持つ単一のファイルを生成するスクリプトを作ってたんだ。ほとんどのコードはテストされてなかったけどね。