AIソフトウェア工場の本質はエージェントではなく「ゲート」にある

私はfableとopusをそれぞれ約25%と75%の割合で使っています。3ステップのプロセスを踏んでいます。まずトピックについて議論してレビューを作成し、そのレビューをタスクファイルに変換して設計ドキュメントを更新し、最後にそのタスクファイルをコードとして実装します。通常、1回の変更で300〜1000行程度を実装し、新しいUIページなどの場合はそれ以上になります。

そして正直に言って、これは信じられないほど優れています。

- 50%の確率で、そのまま受け入れられるコードを生成してくれます。

- 25%: 私が好まない選択をしたり、実装が私の好みのアプローチでなかったりするので、手を加えます。

- 10%: 不必要に半重複した関数ロジックを作り出すので、コード量がかなり増え、実行パスを概念化するのが難しくなります。

- 10%: 本来反映すべきでないビジネスロジックを反映し、それを微妙に変えてしまいます。これを修正するには多大な介入が必要です。

- 5%: 完全に制御不能になります。例えば、ビジネス/アプリケーションロジックをデータベースに入れるべきだと判断したりします。

プロンプトとチェックは正直に言って非常によく機能します（ただし、有料顧客がまだ一握りしかいない状態でのテスト待ちですが！）。しかし、完全に自動化されたエージェントパイプラインについては？私は確信が持てません。最後の15%のケースが、コードベースをあっという間に退化させてしまうでしょう。

また、CCのサブスクリプションなしでトークンごとに支払うとなると、私のアプローチでは恐ろしく高額になるでしょう。