AIでコーディングするときにどこで時間を過ごすかを記録するのは興味深いと感じました。要約すると、DRはライブラリの設定やデバッグプラットフォーム(ビルド、リポジトリ、デプロイ)の問題にかかる時間がずっと少なくて済みます。建築の初期の心配がずっと少なくなります。簡単なロジックバグのデバッグもずっと短くなります。 一方で、意味論が構文から切り離されているバグのデバッグ時間ははるかに多くなります(追跡すべき状態が多ければ多いほど、AIの助けは減ります)。リファクタリングに時間がかかる時間がずっと多くなります。プロファイリングや二次・三次最適化に時間がかかるのが格段に多いです。 もちろん、次に作りたいものを考えたりスケッチしたりするのにもたくさん時間をかけました。 80/20ルールは確実に適用されています。ゼロから動作するプロジェクトに移行するのは50倍速いですが、実行時の特性に基づくトレードオフが必要な複雑なものを実装・デバッグすると約2倍に落ちます。 これは、私が担当するポートフォリオ全体で見られるスピードアップをある程度反映しています。強力な保証やパフォーマンスのトレードオフを必要とする分散インフラを構築する企業は、アプリ層に近いものほど速く動いていません。