概要
- 個人プロジェクト でコーディングアシスタントを活用しつつも、 理解を重視 した独自の使い方を模索。
- AI生成コードの丸投げ による認知的負債の増加を懸念。
- 自分でコードを手入力 することで、コードベースの全体像を把握。
- 効率よりも 理解と楽しさ を優先したワークフローの構築。
- 業界全体の 認知的負債 への危機感と、プロフェッショナルとしての責任意識。
コーディングアシスタントとの付き合い方
- 個人プロジェクト では、AIアシスタントを活用しつつも、全てを任せることに抵抗感。
- AIによる機能の一括生成 は、満足感やプロジェクトの把握を損なう要因。
- 退屈な部分の効率化には役立つが、 仕組みを理解したい という根本的な欲求。
- 問題が退屈でも、 解決策の理解を機械任せにしたくない という姿勢。
AI生成コードのレビュー問題
- AI生成のPR（プルリクエスト） のレビューは苦痛であり、個人プロジェクトでは絶対にやりたくない作業。
- 大量の冗長・誤り混じりコード の精査は、雇われ仕事ならやむを得ないが、趣味では避けるべき。
- 個人開発の 最大の魅力はプロセス自体の楽しさ。
独自ワークフローの構築
- AIにコード生成を依頼し、編集は全て自分で手作業 という非効率だが満足度の高い方法を採用。
- 個人プロジェクトのエージェントファイルに 「全ての編集は提案だけ、実際の操作は自分で」 という指示を明記。
- ファイル操作やコマンド実行も提案のみ、実行は必ず手動。
- 説明不要、必要な場合のみ詳細をリクエスト。
理解を深めるメリット
- LLM未使用よりは効率的 だが、全自動よりは遅い（体感2倍速程度）。
- 手入力によるコードの咀嚼 で、全体構造やAPIの理解が深まる。
- 理解できない箇所は その場で調べたり、AIに質問 したりして補完。
- 手入力により誤りや設計ミスの早期発見 が可能。
- コードの 整理・リファクタリング・コメント追加 も随時実施。
コードベースの把握と継続的な成長
- 全機能の配置や構成を把握 でき、将来の変更やAIへの指示も容易。
- 十代で学んだ「コピペ禁止」の教え と同じく、手入力による学習効果を実感。
- 効率より理解重視 の姿勢で、今後もこのワークフローを継続予定。
ソフトウェア業界の認知的負債への懸念
- 業界全体が認知的負債を抱えつつある 現状への危機感。
- 近い将来、 インフラの仕組みを誰も説明できない事態 への警鐘。
- 自分のアウトプットだけは完全に理解する ことがプロとしての責任。
- 理解なき開発はプロフェッショナルの倫理違反 という信念。