LLM生成コードを手で打ち直すことで認知的負債を防ぐ

Prevent cognitive debt by manually retyping LLM-generated code

著者は個人プロジェクトでLLMコーディングアシスタントを使うが、生成されたコードをそのまま受け入れると認知的負債が溜まると感じている。そこで、アシスタントにチャットで提案を表示させ、それを手でタイプしてコードベースに取り込むという非効率な方法を実践している。この方法により、コードの理解が深まり、幻覚や設計ミスを検出しやすくなり、コードベースの空間的マップを構築できる。速度は2倍程度に留まるが、理解を優先する価値観に合致している。