プログラミング自動化の果てに
並列モード 事前準備: Google Calendar Tasks に乱雑にメモを書き留めてる 特にやることを決めずに tmux(or zellij) で3分割で並べる メモを拾って投げ込む ログが止まってないかだけを見ている メインタスクのトークン消費を圧迫しない範囲で、他タスクの流量を調節 Approaching Usage Limit... がでてないと、仕事してる気にならない アイデアモード 並列モードの一つを「思いつきための実験するための枠」に 「このURL/論文読んで、試しに実装して再現して」 「こういう Lint プラグインがほしいんだけど作れる？」 「WebGPU で pytorch 移植できる？」 重要: 中身をまったく見てない 一通り走りきった後で、どのように成功/失敗したかを確認 うまくいったらGitリポジトリや利用単位に切り出す ゴール設定からワークフロー設計 ゴー
【海外記事紹介】AIがオープンソース開発者の生産性を下げてしまった理由は「メンタルモデル」にあり — 「『汚物を撒き散らす』ようなシチュエーションならAIは有効」
7月15日、John Whilesが「AI slows down open source developers. Peter Naur can teach us why.」と題した記事を公開した。この記事では、AIコーディングツールが熟練オープンソース開発者の生産性を19％低下させた理由を、「メンタルモデル」という視点から解き明かしている。以下に、その内容を紹介する。 研究結果――「速くなる」と信じた開発者ほど遅くなる現実 Metrの論文によれば、被験者となった経験豊富なOSS開発者は、AIツールの使用を許可された課題で平均19％長く作業時間を要した。開発者は事前に「24％高速化する」と予測し、実験後も「20％は速くなった」と誤認したままだった。 When developers are allowed to use AI tools, they take 19% longer to com
競技プログラミングと生成AIの今 2025/07/02版 - chokudaiのブログ
前回の更新から2年半が経過し、競技プログラミング/AtCoderと、生成AIの関係も大きく変わりました。競技プログラミングの伝道師として、ここを誤魔化すのは非常に良くないと考えていますし、出来るだけ客観的な事実を用いて現状を説明したいと思います。 長くて読めない人へのまとめ o1の登場で以前よりとても強くなった。参加者の中でも上位に入るように。 Algorithm / Heuristic両部門でそこそこ強い。人類最強には程遠いが、少なくともコンテスト参加者の中央値よりはかなり上。普通の参加者が追いつくのは難しくなった。 AtCoderは、OpenAIを世界最高峰の大会に招待し、AI vs 人間を開催する AIがAtCoderを攻略すると、様々な最適化問題を自動で解決できるようになる可能性が高い。そのためAtCoderは、SakanaAIと協力して、AHCのベンチマークを作成した。 AtCo
AIによる開発は楽しすぎるが、基礎学習が疎かになりそうで怖い - $shibayu36->blog;
最近Claude Codeなどのコーディングエージェントによる開発が非常に便利になっていて、何か作りたいなと思ったら今までにないスピードで開発ができるようになった。自分だと https://github.com/shibayu36/mysql-schema-explorer-mcp はCursor AgentやClaude Codeでかなりの部分を開発した。 コーディングエージェントによる開発をいろいろ試して思ったことは、とにかく楽しすぎるということ。自分がこういうものが欲しいなと思ったら、今までにないスピードで魔法のようにできあがる。モノづくりという側面だけでプログラミングを見た時に、面倒な部分をすべてすっ飛ばしてどんどん作れてしまう。この魔法のようにできあがる体験はとにかく楽しい。 一方で、この楽しさは一種の麻薬のようにも感じる時もある。コーディングエージェントによる開発をしていると、
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について
AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab キーを押すことで提案を受け入れたり、提案が気に入らなければそのままコ
TS特化Clineプログラミング(テキスト版)
tskaigi で発表した https://tskaigi.mizchi.workers.dev/ のコピペしやすい用にしたバージョンです。 ほぼ marp のソースコードそのままですが、プロンプトのコピペ用にそのまま公開します。 本資料の内容 うまくいくプロンプト うまくいかないプロンプト、その理由 現状認識 注意: 前日リリースのClaude 4 の評価は間に合ってません!!!! Claude 4 Opus の高すぎる怖い 数時間触った感じ: 改善傾向だが、抱えてる問題も同じ傾向 主張: 言語特化プロンプトが必要(今は) Coding Agent は言語ごとのユースケースに最適化されていない ベストプラクティスをユーザーが取捨選定する必要 TS 周辺は技術選定で発散しがち プログラミング言語間の転移学習は不安定 GitHub を丸暗記しても、コンテキストに応じて翻訳&参照できるかは別の
Agentic Coding を Reconciliation Loop で効果的に実現するための実装戦略
はじめに @t_wadaさんの 「Agentic Coding とは Reconciliation Loop である」 という金言を踏まえて、自分なりに咀嚼し、この前提でよりよくAgentic Codingを実現するための実装パターンを考察した内容となります。 「ここで記載した実装パターンでAgentic Codingが上手くいった！」…というもの ではない ことにご留意ください。あくまで私的な考えをまとめたもので、現在進行形で自分自身で試行錯誤しているものになります。(※なお現時点では良さそうに思えます！！) 対象読者 「Agentic Coding」に興味があるエンジニア 「Agentic Coding」を推し進めたいが、どう進めていけば良いか悩んでいる方 結論 「Always-Valid Domain Modeling」「Type First」「関数型プログラミング」「Event S
バイブスでコーディングする難しさ - ABAの日誌
Vibe Codingとは、AIに身を委ねて、バイブス、感覚でコーディングする手法のことだ。LLMの生成するコードを無条件に信じ、その積み重ねでソフトウェアを作る。理想的には、「こんなものを、いい感じで」とAIに頼むだけでコードができあがる、夢のノーコード開発環境のことを指すのだろう。 現実としては、そんな簡単にはいかない。AIは私たちの心を読む超能力者ではない。「いい感じ」と言っただけではAIはただ適当に振る舞う。まず実現したいことの明確なビジョンと、それを支えるしっかりした設計が必要になる。それをAIが理解できる言葉で、適切にタスク分解して伝えなければならない。今のところ、ただ要望を並べただけでまともなコードができあがることはまれだ。 Thoughtworksが行った実験が、この現実をよく示している。彼らは「システム更新プランナー」というアプリケーションをAIに作らせる実験を、３つのア
【OSSもLLMに読ませよう！】Code Reading Agent を作るのはいいぞ
[追記] VSCode拡張作りました 今後はVSCode拡張の方で開発する予定なので、CLIツール・ウェブアプリではなくて、VSCode拡張の方を参考にして下さい。 [追記２] VSCode拡張を実際に使ってみるハンズオン記事も書きました LLMの与えた衝撃 LLM はプログラミングを変えました。 今やプログラミングは、文法を通じて機械を操縦する道具ではなく、自然言語を入力として機械を操縦する道具と化しました。 Cline, Cursor, Copilot など... 既存のツールにとどまらず、今後もその進化は続いていくことでしょう。 その潜在的な進化の余地に、OSSなどの大規模コードを読むことも含まれると思います。 ここでは、OSSなどの大規模コードを読むことにどのように LLMを使えるかを議論します。 Code Reading Agent とは？ Code Reading Agent
AI Coding Agent を使うことで、怒り狂い、視座が上昇する話 - Lambdaカクテル
AI Coding Agentが活況だ。巷ではClineだRoo Codeだと盛り上がり、MCPを実装したことを自慢し、驕れる平家のごとくだが(平家と違ってもう少し長生きするだろうが)、かくいう私もそうである。 とはいえ、テトリスやブロック崩しが一瞬で作れたところで我々が失職するはずもなく、最初から作るものが決まっていて定型的でいくらでもエントロピーを増やして散らかしても良い一回ポッキリのブロック崩しと、イテレーティブな開発を行うことが前提で、非定型であり、エントロピーの無秩序な拡大を抑止しながら開発しなければならない†現実†の開発とでは月とすっぽんであり、今のところAI Coding Agentは月兎にあらず、地面を頑張って跳躍しているふつうの兎だ。 ClineやRoo CodeにはOrchestration modeといって大きなタスクをサブタスクに分割してやっていくという補助機能があ
最近エンジニアリングにどうAIを活用しているか - $shibayu36->blog;
最近CLINEに全部賭けろのような記事もあったように、AIエージェントによるコーディングが非常に話題になっている。一方自分は色々試してみるものの、仕事上ではなかなかAIエージェントによるコーディングをうまく使いこなせていない。 ただAIエージェントによるコーディングは置いておいて、エンジニアリングに普通に便利にAIを使えている。それによって数年前と比較するとかなり生産性が上がっている。 そこで今回は自分がエンジニアリングにどうAIを活用しているか、何が便利に思っているかをまとめてみる。 CursorのTabキーによる補完 自分が知りたい技術領域について壁打ちしてもらって作りながら学ぶ コードを読み込んで概要をmermaidで図にする 7割くらいの精度でざっくり理解したい時のコード調査 コーディングエージェントでPoCを作る 枯れた技術の使い方のキャッチアップにChatGPT、新しい技術にP
AIエージェントを使って実際にアプリ開発→リリースした経験・知見を共有する - Qiita
先日、Claude Code（コーディング用のAIエージェント）1を使って作ったiOSアプリ 『電光石火』 をリリースしました。 『電光石火』は、「九九」や英語の「代名詞」、「県庁所在地」など、反復練習ですばやく答えられるようになるべきものを、ゲーム形式で手軽に身につけられるiOSアプリです。「たしざん」「ひきざん」「L / Rの聞き分け」「炎色反応」「東西南北」など、定番のものから少し変わったものまで、様々なコンテンツを提供しています。 たとえば、小学1年生は毎日宿題でリングカード等を使って足し算の練習をしますが、『電光石火』を使えば、それをゲーム感覚で楽しく行うことができます。 AIエージェントを使ってコードを書いた話はたくさん耳にしますが、実際にプロダクトをリリースするところまで行った体験談は少ないと思います。 この記事では、AIエージェントを使って『電光石火』を開発・リリースしたこ
Legacy Modernization meets GenAI
Shodhan Sheth is head of Enterprise Modernization and Principal Technologist at Thoughtworks. He is always looking to apply technology towards positive business outcomes Since the release of ChatGPT in November 2022, the GenAI landscape has undergone rapid cycles of experimentation, improvement, and adoption across a wide range of use cases. Applied to the software engineering industry, GenAI assi
After Cline - あるいは語りえぬ者について語ろうとする時代について
post-cline-world.md After Cline - あるいは語りえぬ者について語ろうとする時代について この資料は以下のイベントの登壇用の殴り書きです https://hack-at-delta.connpass.com/event/350588/ 今までの資料を引用して話すので、この資料はアウトラインです。 最初に: 自分の技術選定の基準 ハイプサイクルにおけるアーリーアダプター相当で手を動かす ハイプ・サイクル https://mba.globis.ac.jp/about_mba/glossary/detail-20659.html https://www.thoughtworks.com/radar を読む イノベーターっぽい人達をSNSで監視してる 一定の熱量を感じたら自分でも動かして評価する 破壊的イノベーションを逃すな 破壊的イノベーション - クリスチャン・ク
日本初!?「Vibe Coding研修」を2025年新卒研修の目玉として実施します - Pepabo Tech Portal
こんにちは。研修担当のyukyanです。GMOペパボは2025も新卒研修をやっていきます。今年の目玉はVibe Coding研修です。この記事では、まずVibe Codingとは何か、そしてVibe Coding研修の目的と内容、最後にCTOのあんちぽからVibe Coding研修にかける思いをお話します。 Vibe Codingとは？ Vibe Codingは、「完全に雰囲気に身を任せて、コードの詳細に気を払わず、自然言語だけで指示をしてコーディングする」コーディングスタイルです。このスタイルは、OpenAIの共同創設者であり、TeslaのAIディレクターとしての経験があるAndrej Karpathy氏が2025年2月に提唱したものです。具体的に説明していきます。 There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you
AIに書かせたコードは理解する必要がある
こんにちは、@dyoshikawaです。 「AIコーディング時代に出力されたコードを理解する必要があるのか？」という議論についての私見です。 結論からいうとAIが出力したコードは理解する必要があると思っています。その理由を言語化してみます。 アプリが複雑になるとタスク遂行が困難になる 英語圏のエンジニアインフルエンサーにはAIコーディングの熱狂から一歩引いた見解を発信する人が結構いる印象です。自分の感覚を補正するために、そういった人をフォローしてときどき投稿を追っています（個人的に、未来は「エンジニア不要論」でも「AIぜんぜん使えない論」でもなく、両者の中間に落ち着いていくのではないかと思っています）。 元Uberでフォロワー27万人のエンジニアGergely Orosz氏の最近のポストです。 日本語訳: AIコーディングツール、バイブコーディング、AIエージェントについて多くの議論が交わ
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AIコーディングの理想と現実
GitHub - openai/codex: Lightweight coding agent that runs in your terminal
AIプログラミング雑キャッチアップ
Vibe Coding Manifesto