Ask HN: コーディングエージェントで良いコードを生み出している人はいますか？

私はAIを使って、自分で書くのとほぼ同じコードを約5倍速く生成しています。Claude Codeを長時間野放しにしてレビューが大変な mess を作るのではなく、素早くレビューできる小さなチャンクに分けて実行させ、フィードバックを与え、反復し、気に入るまで続けてから次のステップに進みます。時間はかかりますが、巨大な mess のコードレビューをレビューするより速いと感じています。

提案された解決策の何が問題なのですか？もうコードを読んだり書いたりしないことです。強力なハーネスを持ちましょう。私の約30人のチームはほとんどそうやって運営しています。私たちが解決しようとしている問題は、コードを書くことではなく、ビジネス上の問題を解決することでした。

「もうコードを理解していない。でも動く。」それは今日はいいでしょう。しかし「二度とコードを理解する必要はない」というのは全く別の話です。コードを理解しておらず、そのコードが人間によって書かれていないなら、最終的に追い詰められたとき、そこから抜け出すのはどれほど大変でしょうか？その時点まで理解を維持するよりも簡単でしょうか、難しいでしょうか？あなたは会社をその答えに賭けているかもしれません。どれだけ確信がありますか？

私がやってきた方法は、LLMを使って書きたくないコードを生成させることです：プロトタイプ、テスト、ベンチマーク、孤立した、ほぼコピペのような単純なコード。それ以外は以前と同じように自分でコードを書きます。それが楽しいからであり、LLMが生成・再生成するものを理解して修正しようとするのは、最初から自分が望むようにコードを書くよりも難しく、退屈で時間がかかるからです。

それはスペクトラムです。AIが保守するコード（パフォーマンスデータを可視化するGUIなど）については、コードがどう見えるかは気にしません。ClaudeやCodexに任せて100% vibe codingします。気にかけるコードについては、生成されるすべてのハンクを監査します。広範なスタイルガイドラインを与え、コメントに20行のエッセイを書くようなことは厳しく取り締まります。ミッションクリティカルなコードについては、自分で書き、エージェントにレビューさせます。

重要なプロジェクトで何度もvibe codingで追い詰められた後、今は2つのモードしかありません：あまり気にしないコード（主にフロントエンドのReact）にはclankermaxx、それ以外はすべて手書きです。バックエンドにDjangoを使うことでほとんどの不要なものが排除され、手書きすることで実際に何が起こっているか理解できます。今のところはうまくいっています。テストについてはまだ迷っています：書くのはあまり好きではありませんが、LLMが生成するテストはかなりひどく、フロンティアモデルをxhigh thinkingで使ってもです。通常は生成しますが、1==1をテストしているだけではないかという自信はあまりありません。残念ながら、手動で書くのに費やす時間を正当化するのは難しいです。

私はopencode + open weightのセットアップに非常に満足しており、コードは概してかなり良いですが、共通のAI slopパターンを探すためにエージェントにトークンを費やしています。高度にカスタマイズされ、プラグインを介してほとんどの内部システムを置き換え、ビルトインの代わりにカスタムエージェントのセット、サブタスクごとに異なるモデルファミリーを使用しています（Claudeに自分のコードをレビューさせない）。それらを磨き、自分のハーネスからさらにいくつか移植した後、オープンソース化する予定です。「better-opencode」プラグインスイートに注目していてください、HNで必ず共有します :] 近い将来、コード探索/レビューにはGLM 5.3の散文がとても気に入っています、試してみてください、安価で（flashモデル）、Big Aiモデルからのあらゆる種類の間違いを捕まえます。先週、glm-5.3-flashでカスタムPRレビューを完全に展開しました。ほとんどの開発者はまだClaudeを使っていますが、fireworksとopencodeに移行させています。OpenCode Goはオープンウェイトモデルを月額10ドルで試すのに最適な方法です