まあそうなるよね…という内容. 一言で言うと "AIには責任(感)がない". もちろん人間でも責任感の濃淡はあるが, AIの場合は無いのが必然. だからAIを道具として使う側に責任があるって事をSW技術者が肝に銘じる必要がある
これはコーディングだけじゃなくてさ。社会調査とか統計の基礎知らないと嘘をウソとも見抜けない問題が発生。出してくるデータみんな運ゲーにされても困るのです的な現場を見ます。使うのは良いけど使われてる。
AIはコードを書くのが早いんだから運にまかせてリセマラしようというのがバイブコーディングの本質だと思ってるのでプロンプトエンジニアリングできっちり制御するならもうそれはバイブコーディングじゃないと思う
コーディングなんて元から「なんかやったら出来た！」「なんで駄目なのか分からん」「分からんけど出来てる！」の運ゲーでしょ(暴論)
デバッグが成功したらレポート書かせて将来の「窓」として使うためにストックしてる。LLMはエラーの特定が下手くそで問題を切り分けてテストをする発想がないので、振る舞いだけ定義して有事に「窓」を覗かせる。
運ゲー化はしないでしょ。精度90％のタスクを100回やれば、全部完璧にある確率はほぼ0％になる。運が良くても完成しないラインが存在する。
俺はこれで行くぜ！って課金したら翌日もっといいツールが他に出てくるみたいな運ゲーかと思った
コードレビューで一般的な書き方リジェクトしちゃダメ。これからは一般的な書き方に寄せていくべき。AIが書きやすいコードを整備するんだよ。
AIにテストさせて、AIが直接エラーコードをみて改善する方が楽だよね。「エラーなくなるまで修正して」って言えるようにすればいい
あと10年もすれば誰もコードの中身なんて読まなくなるんだから、個人的にはコード品質云々よりもAIへの指示の精度を上げるために国語力をつけるほうが良い気がしてきてる
古来より写真家はカメラというマシーンが作成した無数の画像のなかから作品として発表する一枚を選択（トリミング含む）してきたのでした。レンズ選択、フレーミング、絞り、シャッタースピード等々はプロンプト…
ジュニア層のAI依存についてめちゃくちゃ共感する～～～
適切な設計ヒントや参照すべきスニペット与えると運ゲーにはなりにくいのでやっぱり利用者に依存するのよね
運ゲーを繰り返すよりも概ねそれっぽいものを作らせて、そのあと手動で調整するのが現状一番手っ取り早いなぁ…と思っている。
人が書いても運ゲーにかわりはしない
エージェントの性能が上がっても頓死ラインが少し上がるだけなので、vibe方法論の進化が必要と思う（´－｀）
具体的な実装ではなくてデータやアプリの設計など概念的なものの重要性が上がった。概念中心の応用情報試験の重要性が増したかもしれない。（たぶんアソシエイト向けの試験は内容を組み替えないといけない）
Geminiにメソッド生成させたら無限ループの恐れがありそうなコードが返ってきたので指摘したら「鋭い指摘ですね」とか言ってきてビンタしたくなった。
静かに進行するAIコーディング運ゲー化の恐怖
まあそうなるよね…という内容. 一言で言うと "AIには責任(感)がない". もちろん人間でも責任感の濃淡はあるが, AIの場合は無いのが必然. だからAIを道具として使う側に責任があるって事をSW技術者が肝に銘じる必要がある
これはコーディングだけじゃなくてさ。社会調査とか統計の基礎知らないと嘘をウソとも見抜けない問題が発生。出してくるデータみんな運ゲーにされても困るのです的な現場を見ます。使うのは良いけど使われてる。
AIはコードを書くのが早いんだから運にまかせてリセマラしようというのがバイブコーディングの本質だと思ってるのでプロンプトエンジニアリングできっちり制御するならもうそれはバイブコーディングじゃないと思う
コーディングなんて元から「なんかやったら出来た！」「なんで駄目なのか分からん」「分からんけど出来てる！」の運ゲーでしょ(暴論)
デバッグが成功したらレポート書かせて将来の「窓」として使うためにストックしてる。LLMはエラーの特定が下手くそで問題を切り分けてテストをする発想がないので、振る舞いだけ定義して有事に「窓」を覗かせる。
運ゲー化はしないでしょ。精度90％のタスクを100回やれば、全部完璧にある確率はほぼ0％になる。運が良くても完成しないラインが存在する。
俺はこれで行くぜ！って課金したら翌日もっといいツールが他に出てくるみたいな運ゲーかと思った
コードレビューで一般的な書き方リジェクトしちゃダメ。これからは一般的な書き方に寄せていくべき。AIが書きやすいコードを整備するんだよ。
AIにテストさせて、AIが直接エラーコードをみて改善する方が楽だよね。「エラーなくなるまで修正して」って言えるようにすればいい
あと10年もすれば誰もコードの中身なんて読まなくなるんだから、個人的にはコード品質云々よりもAIへの指示の精度を上げるために国語力をつけるほうが良い気がしてきてる
古来より写真家はカメラというマシーンが作成した無数の画像のなかから作品として発表する一枚を選択（トリミング含む）してきたのでした。レンズ選択、フレーミング、絞り、シャッタースピード等々はプロンプト…
ジュニア層のAI依存についてめちゃくちゃ共感する～～～
適切な設計ヒントや参照すべきスニペット与えると運ゲーにはなりにくいのでやっぱり利用者に依存するのよね
運ゲーを繰り返すよりも概ねそれっぽいものを作らせて、そのあと手動で調整するのが現状一番手っ取り早いなぁ…と思っている。
人が書いても運ゲーにかわりはしない
エージェントの性能が上がっても頓死ラインが少し上がるだけなので、vibe方法論の進化が必要と思う（´－｀）
具体的な実装ではなくてデータやアプリの設計など概念的なものの重要性が上がった。概念中心の応用情報試験の重要性が増したかもしれない。（たぶんアソシエイト向けの試験は内容を組み替えないといけない）
Geminiにメソッド生成させたら無限ループの恐れがありそうなコードが返ってきたので指摘したら「鋭い指摘ですね」とか言ってきてビンタしたくなった。