私は本番コードベースでClaude Codeを十分に使っていて、最大限度に達しています。「バイブコーディング」という言葉は私の仕事を表していません。 複雑なコードベースを健全に保ち、私の会社のエンジニアリング組織が本番環境のアプリやサービスを維持できるように判断を下すためには、ソフトウェアエンジニアリングとコンピュータシステムに関する深い理解が必要です。 LLMは多くの詳細を正確に描いていますが、ソフトウェアエンジニアリングの考え方と合わない点や誤りも普通です。どの出力が10つに1つも再調整が必要なのか、あるいは単に間違っているのかを見極めるには、専門家の目が必要です。LLMの能力を自分の判断よりも信頼する初心者は、10つすべてを信じるでしょう。 これは、私がCRO@joe_d_ryanに共有したAIエージェントに関するメモの抜粋です。 LLMは不正確さを受け入れます。問題や解決策の詳細を省いても、LLMが空白を埋めてくれます。間違うことも多いですが、エンドツーエンドで何かがうまく動作するので、それを繰り返し練習する価値があります。しかし、プロンプトの抜けやミスを指摘できる必要があります。なぜならLLMはそれらを確実に特定できないからです。 LLMは不正確さを生み出します。LLMの出力に誤りを見つける必要があり、LLM自身が自分の作業を必ずしも確認できるわけではありません。最終状態とその方向性についてすでにビジョンを持っていて、LLMを使ってより速く到達できるようにする必要があります。 問題を理解し、それを加速しようとする専門家は、前向きな方向に増幅され、自身のスケールを拡大します。LLMを信頼する初心者は、誤った解決策に自信を持てるようになるため、否定的な方向に増幅されます。 専門家であることの最前線は変わっていくでしょう。専門家はAIの適用方法とその能力の限界を知る必要があります。熟練のソフトウェアエンジニアは、コーディングエージェントを巧みに扱う器用さが必要です。その器用さは経験、直感、そして才能から生まれます。シニアスキルの一つは、コードベースやチーム、企業がエージェントと生産的に連携できるようにすることです。組織を成功に導き、それを達成することは常に重要なスキルでした。 ソースコードを入力することはほとんど死んでいます。それでも時々いくつかのセリフは編集していきます。 ソースコードを読み、そして何よりも理解することは非常に生きています。コードの書き方が速くなるにつれて、この作業はさらに進めていきます。 ソフトウェア工学の芸術と科学は再び花開きつつあります。これはルネサンスではありません。ソフトウェアエンジニアリングは決して死んでおらず、再生もしていません。「Vibeコーディング」は違います。それは新しい何かが生まれるのです。しかし、支配的な変化は、ソフトウェア工学の産業と分野がインターネット以来、あるいは始まり以来よりもはるかに進化していることです。