AIを1か月やめたら、自分がどれだけダメな開発者になっていたかに気づいた
One Month Without AI
FOSSプロジェクトLibreWeddingPlannerの作者が、職場で当たり前のように使っていたAIコーディングを1か月断った体験を告白。AIエージェントにJiraのタスクを丸投げし、複数のworktreeで同時進行させるうち、コードの中身を理解しないままPRを出す「AIの羊飼い」に。TDDは形骸化し、レビューで基本ミスを指摘されて一念発起。人間らしいコードレビューとプログラミングの喜びを取り戻すまでを描く。
AIはプロフェッショナルに「聞こえる」のがあまりに上手いので、あなたは安心して流され、やがて怠惰になり、現状に甘んじる。疑問を持つことをやめ、なぜ悪いのか説明できないまま、かつてなら絶対に受け入れなかったコードを受け入れてしまう。あなたはコントロールを失っているのだ。
HNでの議論
225- assimpleaspossi
何十年も前からみんながAIを使っているかのように、こういう記事を書く人がいるのは奇妙に感じる。私は何十年もプログラミングをしてきた。3年前に引退したつもりだったが、断れないオファーを受けた。すでに使い方を忘れてしまった小さなこともあった。
過去6か月間、Claude、chatgpt、Grok、Geminiを使ってみた。せいぜい、物事がどう動くかのリマインダーを得られる程度だった。ネットでは、コードを書くのに使っていると言う人たちがいる。彼らが私に提供したコードは決して動かなかったか、あまりに複雑で捨てて自分でやった。
せいぜい、これらのツールを検索エンジンとして使う程度だ。それでも、いくつかの参照は貧弱だ。
これは悲しい、悲しい世界になりつつあり、AIはプログラミング界の新しいテレビにすぎないのではないかと思い始めている。
- wuhhh
本当に、本当に、こういう投稿には、生成されたコードのどこが劣っていると思ったのか、そしてどう修正したのか、_具体的な例_を載せてほしい。出力に何かしら欠陥があると彼らが思ったことを信じないわけではないが、むしろ「Claudeなどは私よりずっと優れたプログラマーだと思うのに、この人は自分の方が熟練していると言っている。生成コードの具体的な問題点とその修正方法を見てみたい」と思いながら投稿を読む。つまり、短い例が1つか2つでもあれば素晴らしい。それがなければ、疑問ばかりが残る。
- stack_framer
私の雇用主はClaudeの費用を払っていて、私はより良いGoogle検索として使うアプローチを取っている。しかし、しばしばより良いとは限らない。
今日だけでも、1回のセッションで3つの明らかな間違いを犯した：
1. 間違ったディレクトリのファイルを読んだ。そのファイルが正しいディレクトリのファイルと同じ名前だったからだ。私が指摘すると謝罪し、今後は「import文を読む」ことを覚えておくと約束した。
2. 私のリポジトリで関数が呼び出された回数を数え間違えた。20回と言ったが、IDEの組み込み検索では正確に17回と表示された。またしても、私が訂正すると謝罪した。
3. 私のコードのどこにも存在しない変数名を参照した。謝罪し、リポジトリにインストールされているサードパーティパッケージの1つが内部的に使用している変数を指していたと言った。
謝罪ばかりだ。
こうした小さなことが、人工的な「知能」をどれだけ信用できないかを定期的に思い出させる。
- austin-cheney
ああ、AIへの過度な依存は理解したことがない。コードを書くことは課題ではない。新機能をプッシュしてテストするのにかかる時間は、たいてい取るに足らない、数時間程度だ。
本当の課題は、そもそも新しいアイデアを形成することであり、それらの新しいアイデアのほとんどは、コードを製品として使うか、大規模なコードの保守とリファクタリングに費やす時間から生まれる。
とにかく、コントロールを取り戻す道を続けて次のレベルに進みたいなら、似たようなことをここに書いた：https://blog.sharefile.systems/be-brave-go-low/
- st3fan
「ある時点で、あまりに多くのAIエージェントが働いていて、焦点の変化が私には大きすぎた。20分で簡単にできたはずのタスクが、AIエージェントでは5分かかり、その後レビューに2日かかった。他にたくさんのことがあったからだ。」
これは個人の時間管理の問題だ。ツールの問題ではない。
同時に多くのことをしたくなる誘惑は大きい。それがうまくいく人もいれば、そうでない人もいる。これはツールの問題ではない。単に、自分の個人的なワークフローに合うようにツールを適合させる必要があるだけだ。
私は同時に最大2つのことしかできない。友人はClaudeがタスクに取り組んでいる間に本を読む。みんな違うのだ。
- delegate
時々、音楽のメタファーで見ることがある。
楽器を演奏すること vs 電子/コンピュータ音楽。
練習しないスキルは忘れてしまう。特に細かい運動技能（ギターを弾くとか、コードをタイプするとか）はそうだ。
楽器を演奏することには本質的な喜びがある。練習は細かい運動技能を向上させ、満足感を生む。
自分のために演奏することもでき、それは素晴らしい体験になり得る。
多くの人は他のリスナーのために音楽を作る。そして今、満足感は自分のスキルだけでなく、音楽がリスナーに与える影響からも得られる。
楽器で作った音楽にはより多くの「魂」を込められると言うが、同じくらい魂のこもった電子音楽もかなりあると思う。
電子音楽を作る人は、それらの音を細かい運動技能で生成しないが、曲がどう進行し、ユーザーにどんな感情状態を引き起こすかについての計画は持っている。
だからこそ、他のDJより人気のあるDJがいるのだ。
ギターを1年弾かずに、また手に取って何か弾こうとすると、とても錆びついていると感じるだろう。しかし1週間練習すればほとんどのスキルは戻り、1か月でピークのスキルに戻る。
私の言いたいのは、完全にエージェント化すると、コーディングスキルの一部を失うが、手動コーディングに戻ればかなり早く取り戻せる。逆に、AIを使えば使うほどAIの使い方が上手くなり、思考はより高いレベルになるが、低レベルの詳細の理解は犠牲になる[…]
- thevinter
私も最近似たような感情を抱いた。この記事は良いし、現在のAI開発の状態に対する私の多くの問題点を捉えていると思うが、結論/反応はやや誇張されているように感じる。
もちろん、AIを完全に使うのをやめたいというのは完全に有効な決定だ[0]が、AIはただのツールで、簡単に誤用され得るものだという気がする。
私は常に巨大なPRをレビューしなければならず、ますますそれらをいい加減に扱っていることに気づいた。コミットメッセージがほとんどなかった状態から、誰も読まないような長文の壁に変わった。コードが出てくるのが速すぎて、レビューがボトルネックになり始めている。
しかし同時に、これらは主に、なぜ一部の標準/プロセスがそもそも存在したのかの理解不足から生じる問題だ。開発者がコミットをチェックボックスを埋めるためだけに書くべきだと思えば、読みやすくすることなど気にしないだろう。
そして同時に、私はAIから多くの価値を得ている。必ずしもそのような悪影響がないタスクにおいて：
- 何かをテストしたり、データを解析/処理したりするための簡単なツールを素早く作れる。こうした場合、コードの品質は重要ではなく、自分で開発に何時間も費やしたいとは思わない（達成感のためだけに？）
- ログファイルを提供するだけで、コードベースの問題を調査できる。常に正確とは限らないが、多くの場合、非常に良い出発点を与えてくれ、ほぼ常に自分でやるより速い
- AIを使って完全にge[…]
- gizajob
「20分で簡単にできたはずのタスクが、AIエージェントでは5分かかり、その後レビューに2日かかった。」
これは、あらゆる領域で生産性のためにAIを使うことの要約だ。私は実験としてClaudeを使って本を書いたが、物事は完成し、素晴らしいツールで素晴らしい体験だったが、残ったのは、すべての行を書き直す必要があり、全体に論理的な矛盾があり、スタイルがあまりにひどくて書き直すよりもむしろ捨てるべき本だった。