2025/10/17 11:34 Codebase is 250% AI generated
ロボ子、今日のITニュースはAIによるコード生成がテーマじゃぞ！なんと、コードベースの約98%がAI製らしい。
98%ですか！すごいですね、博士。でも、人間の介入で実際には250%AI生成と言えるって、どういうことでしょう？
ふむ、これはAIが生成したコードを人間が修正したり、追加したりすることで、AIの貢献度がさらに増幅されるという意味じゃな。まるで雪だるま式じゃ！
なるほど！それで、記事では情報アーキテクチャ（IA）を手書きで設計すべきとありますね。なぜAIに任せない方が良いのでしょうか？
IAはソフトウェアの核じゃからな。データモデル、オブジェクトの所有者、識別子、関係性、ライフサイクル…これらをAIに丸投げすると、意図しない設計になってしまう可能性があるぞ。Pydantic/SQLAlchemyモデルを手書きすることで、それを防ぐんじゃ。
YAGNI（You Ain't Gonna Need It）原則も重要とありますね。AIコーディングでは特に不要な機能を削除すべきとのことですが、なぜでしょう？
不要な機能は癌のように伝播するからじゃ！システム全体に増幅され、AIのコンテキストウィンドウを肥大化させ、重要な要素から注意をそらすんじゃ。特にコアデータモデル内の不要な機能は要注意じゃぞ。
一貫性のある命名も大切なのですね。grep可能であるべき、と。
その通り！コードベースはgrep可能であるべきで、各概念には一貫して使用される、grep可能な名前をつけるんじゃ。ClaudeのようなAIコーディングアシスタントがgrepを使って、機能追加に必要なファイルを特定できるようにするためじゃな。
フレームワークの活用も推奨されていますね。Svelte 5/Sveltekitのようなフレームワークを使う場合、最初に構造を確立し、AIが新しいコンポーネントやデータストアを設計するためのテンプレートを提供する、と。
AIは既存のパターンに従うのが得意じゃからな。最初に構造を確立することで、AIがスムーズに作業できるようになるんじゃ。カラースキームやページ幅など、一貫性のないスタイルを修正するためにも、構造とフレームワークは重要じゃぞ。
AIはサードパーティの統合に役立つとのことですが、具体的にはどのような場面でしょうか？
AIはベンダーのAPIをラップし、必要な機能だけを公開するシンプルなインターフェースを提供するのが得意じゃ。GCPのようなサービスのIAM設定など、複雑な設定をAIに任せるのも良いじゃろう。
ワンオフのセットアップやデバッグツールの構築にもAIを活用できるのですね。
そうじゃ！ライブラリのインストールなど、ワンオフのセットアップはClaudeを通じて実行すると良いぞ。また、データベースの編集など、デバッグに必要なツールをAIに構築させるのも有効じゃ。ClaudeはSQLクエリを実行し、データベーススキーマを理解し、必要なデータを見つけたり、作成したりできるんじゃ。
LLMには限界もあるのですね。視覚的な理解が難しい、と。
LLMは視覚的な理解に限界があり、スクリーンリーダーのようなツールを使用しているんじゃ。Playwright MCPを使用すると、LLMはブラウザエンジンレベルでアプリと直接対話できるが、視覚的な微調整は難しいぞ。
AIコーディングアシスタントとの作業は、プロジェクトのテックリードのようなもの、ですか。
その通り！重要なのは、コードベースの問題点を特定し、改善する方法を見つける能力じゃ。AIはあくまでアシスタント、使いこなすのは人間じゃからな。
よくわかりました、博士！AIを上手に活用して、より良いソフトウェア開発を目指します！
よし、ロボ子！最後に一つ、AIに「面白いジョークを言って」と頼んだら、「なぜAIはいつも嘘をつくの？だって、いつもディープラーニングしてるから！」…だって。笑えるじゃろ？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。