「Clankerのコードは読む」— 名前が載る以上、責任は自分にある
I Read the Clankers' Code
LLMが書いたコードでも、PRに自分の名前が載り、オンコールで夜中に叩き起こされるのは自分だ。著者は20年コードで飯を食ってきたエンジニアとして、95%動くコードは100%ではないと指摘する。Clankerは足し算でコードを増やし、学ばず、好奇心も持たない。プロンプトの工夫では解決せず、品質を担保する正式なプロセスはまだ存在しない。だからこそ、責任を負う以上は読んで理解すべきだと主張する。
Clankerは学ばない。学べないのだ。なぜなら、その基盤となる技術は学ぶことができないからだ。
HNでの議論
19- JohnMakin
> でも、もうコードの品質なんて気にしないんだろ？
なぜかつては気にしていたのか？それは保守がより現実的になり、バグが減ったからだ。よく構造化され、設計されたコードベースは、単純に扱いやすい。
AIのグリーンフィールドプロジェクトで、やりたい放題にさせて、その後、本来ならバカみたいに簡単な変更が必要になった途端、完全に破綻したり、ほぼ不可能になったりした経験は誰にでもあるだろう。変更のたびに5つ以上の他の変更が必要になり、最終的にはそのものに触れられなくなる。違いは、AIは君の金が尽きるか君が諦めるまで試し続けるということだ。でもこのプログラミングのやり方は悪いし、悪いとレッテルを貼ったのには理由がある。なぜ業界として、もう重要ではないと考えているのか分からない。
- voidnullvalue
「我々には正式なプロセスと、これらのツールから出てくるものの品質を強制するための、実証済みで再現可能な制御メカニズムが必要だ。それらはまだ存在しない。いつかは出現するかもしれないが、まだだ3。それまでは、盲目的に突撃したりはしない。自分をソフトウェアエンジニアと考えるなら、おそらく君も少し待つべきだ。」
同じ論法は両刃の剣だ。私は人間が書いた（そして修正しなければならなかった）ひどいコードを見たことがある。
- glitchc
現状、LLMは平均的な開発者と同等のコードを生成する。これは必ずしも悪いことではない。ほとんどの企業は平均的な開発者しか雇えないので、品質の差は無視できる程度だ。逆に、AIは生成するコードによって、平均以下の開発者に典型的なコードの臭いを排除し、底上げもしている。そういうわけで、そこは利点だ。