複雑なプロジェクトに取り組むためにVibeコーディングをしばらく使った結果、AIが全体のアーキテクチャの視点から問題を積極的に解決するのは難しく、問題に直面したときに問題を解決するようなもので、時には問題自体に詰まってしまうこともあると感じました。 プログラミング経験がない人にとっては、これは埋められないギャップだと感じており、メンテナンス後のメンテナンスを伴わない簡単なデモや簡単なアプリを作ることに問題はありません。 しかし、商業や本番レベルのプロジェクトでは、多くの問題が本質的またはアーキテクチャ全体の観点から解決されず、方向性の誤りや修正不可能なバグにつながります。 これはAIコーディングを使う人のコマンドレベルと判断力を試す素晴らしいテストです。 少し抽象的かもしれませんが、例を挙げたいと思います。 例えば、プロジェクトに取り組むことは、AIにゴールまで運転させるようなものです。 AIは冒頭で2つの道路に遭遇します。小さな道路と大きな道路です。 当時、AIは最初と第二のルートを同様に選び、最初のルートも近く、狭いが速かった。 AIの返答を見て納得し、AIが最初の道を選んだことに同意しました。 プロジェクトが変化し続けるにつれて、道は様々な落とし穴や渋滞、通行困難などに遭遇し、AIは自然と様々な解決策を提供し、毎回問題を解決できる一方で新たな問題にも直面します。 結局、その問題は解決不可能に思え、解決すればするほど混沌としていきます。 技術的なバックグラウンドがない人は、現在の実装が本質的に間違っていることに気づいていないのかもしれません。 実際、AIに対して「今は間違った道を歩んでいるべきだ、速いけど方法が間違っている、そして大きな道を進むべきだ」と伝えるべきかもしれません。 Opusでさえ、枠にとらわれずに考えたり、マクロアーキテクチャの視点から考えるのが難しいと感じました。 少なくとも今のところは。 私は、その質問が間違っていることから本質的な間違いなのか、彼に指示したり、あなたが間違っていると伝えたり、現在の方向性が本質的に間違っているかどうかを考えるべきかどうかを考える必要があります。 要するに、私が現在複雑なプロジェクトを使っている限り、AIコーディングの知識自体は多くのプロプログラマーを上回っていますが、経験や判断力の面ではまだプロフェッショナルなレベルには達していません。 あと6ヶ月か1年でこの状況が改善するかはわかりません。