GeminiやChatGPTなどの対話型LLMで、壁打ちしつつ仕様書を解析させて要件定義とプロンプトの生成を行って、Claude Codeのような自立型コーディングエージェントに渡すのがいいのではないか、と感じている
Claude Code、仕様書丸投げで精度落ちるの「あるある」だな。RAGに頼らずコードを一次情報とする設計思想は、今のLLMの限界をよく分かってる気がする
planモードで丸ごと渡せばいいじゃん派。
仕様書から要件定義するステップ挟むとかではダメなのかな。
これ多分AI以前の話でなぜアジャイルとかが要件ではなくユーザーストーリーなのか、を考えるべきなんでは/最近わかって来たのだがLLMは実行速度が速いから有能に見えるだけで出来ること自体は人間と変わらない
おもろ。従来から肌感としてはある「仕様書は現実そこまで役に立たない」「要件を口伝で理解していって、寄せる必要がある場所は仕様を参照して寄せ、それ以外は自由にやった方が速い」の再現みたいやん…。
要件を Issue に分けてもらったり (ここは会話ベースで何度か往復することもある) 、 Issue を実装する前にいったんコードベースを読み込んで実装計画を立ててもらって、目を通してから実装に移ってもらったりしてる。
1回で完全に作ってくれるものではないと割り切って実装後再度読ませるとかやってる。
仕様書の質次第だろう。あるいは漠然と指示した方がマシなものが出来上がる可能性すらある。マイクロマネジメントする人間の限界によってAIのポテンシャルを引き出せていない事例が多すぎる。
実装を見ればわかる、等のように今の実装ベースで駆動するから、元のコードの品質を超えることができない。書かせる度ちょっとずつ品質が下がっていくのは避けられない。テストは通るけどなんか汚いな…ってなる
Claude Codeに仕様書を丸ごと渡すな ── 「要件を伝える」との決定的な違い
GeminiやChatGPTなどの対話型LLMで、壁打ちしつつ仕様書を解析させて要件定義とプロンプトの生成を行って、Claude Codeのような自立型コーディングエージェントに渡すのがいいのではないか、と感じている
Claude Code、仕様書丸投げで精度落ちるの「あるある」だな。RAGに頼らずコードを一次情報とする設計思想は、今のLLMの限界をよく分かってる気がする
planモードで丸ごと渡せばいいじゃん派。
仕様書から要件定義するステップ挟むとかではダメなのかな。
これ多分AI以前の話でなぜアジャイルとかが要件ではなくユーザーストーリーなのか、を考えるべきなんでは/最近わかって来たのだがLLMは実行速度が速いから有能に見えるだけで出来ること自体は人間と変わらない
おもろ。従来から肌感としてはある「仕様書は現実そこまで役に立たない」「要件を口伝で理解していって、寄せる必要がある場所は仕様を参照して寄せ、それ以外は自由にやった方が速い」の再現みたいやん…。
要件を Issue に分けてもらったり (ここは会話ベースで何度か往復することもある) 、 Issue を実装する前にいったんコードベースを読み込んで実装計画を立ててもらって、目を通してから実装に移ってもらったりしてる。
1回で完全に作ってくれるものではないと割り切って実装後再度読ませるとかやってる。
仕様書の質次第だろう。あるいは漠然と指示した方がマシなものが出来上がる可能性すらある。マイクロマネジメントする人間の限界によってAIのポテンシャルを引き出せていない事例が多すぎる。
実装を見ればわかる、等のように今の実装ベースで駆動するから、元のコードの品質を超えることができない。書かせる度ちょっとずつ品質が下がっていくのは避けられない。テストは通るけどなんか汚いな…ってなる