「AIで品質が落ちるのは使い方が悪い」論にHNで賛否
姉妹サイトの新着
他サイトの新着
- 5chまとめMAP千原ジュニア、街で見かけた初心者マーク車 “まさかの位置”にツッコミ
- ニュース速報まとめMAP【悲報】大相撲9月場所七日目熱海富士がまさかの敗北やんけ！衝撃の展開に草ｗｗｗ
- なんJ傑作まとめアンテナMAP【報告】山本祐大「勝てなかったからこそ勝ちに飢えていた」
- アニメ声優まとめアンテナMAP【悲報】しぐれういさん謝罪したのに、未だにブチ切れてる人が多すぎる
- VTuberまとめアンテナMAP【にじさんじ】Rei7、ダイナソー竜崎とインセクター羽賀の方が分かる
- だめぽアンテナ【X】習近平、脳梗塞！？
- ヌルポあんてな海外「国ガチャに失敗した…」 日本の被災地の避難所の様子に海外から羨望と称賛の声
- 2chまとめアプリ+【大阪】スパワールドの痴漢 ヤバすぎて草
- News人海外メディア：アロンソ、2027年はF1を離れWECでアストンマーチンのハイパーカー計画に移籍を検討？他
- ブルーアンテナ南ことりちゃん、グラビアアイドルになってしまうwwwww
- ウマーあんてな寿司職人「10年修行してやっと1人前です」←これ
- 勝つるあんてな！【悲報】度会隆輝さん、ホームランを追いすぎてフェンスに激突
- 5chnavi10年近く好きだった彼から私の友達のセンスや親を見下す発言をされた。その途端、残っていた好意まで一気に消えて…
- にゅーもふ【閲覧注意】 100年前のロシア大飢饉、死んだ瞬間 ”人肉市場” に卸されてたってマジかよ…
- 海外の反応アンテナ.com外国人「なぜ日本人を特別扱いするのか？日本人との接し方について神経質な外国人が多すぎる」
- ぷぅアンテナ【乃木坂46】瀬戸口心月の網タイツ美脚！ 他
- Ask Reddit まとめ海外「彼女は単三電池を耳元で振って、残量を音で確かめようとしてた」男たちが明かす“女性に冷めたしょうもない理由”
- Red4 海外の反応まとめ【海外の反応】日本経済がドイツや中国を抜き返すことは可能だと思う？ → 「エネルギー自給を達成して他国の影響を受けないようになれば」「ドイツがGDPを追い抜いたのはコロナ後のインフレのおかげだぞ」
- キター！アンテナアジア大会、韓国戦で今度は国歌流れず 全競技で一時演奏中止か
- ２ちゃんマップ【悲報】まんさん、まともに豚汁が作れずにブチギレられてしまう
Hacker Newsで、「AIコーディングでコード品質が落ちるなら、それはあなたの品質管理が間違っている」と題したブログ記事が議論を呼んだ。記事の主張は「使い方が下手なだけ」という、かつてアジャイル導入の失敗を擁護する際によく使われた論法に似ているとの指摘が早々に上がり、スレッドはAI推進派と懐疑派の応酬になった。争点は、AIが実際にコード品質を下げるのか、それとも下げているように見えるのはレビュー体制や現場の判断力の問題なのか、という点。個人の趣味プロジェクトと本番システムでは求められる基準が違うという指摘や、生産性向上の数字(50%程度から1000%まで)を巡る食い違いも話題になった。
AIコーディングでコード品質が落ちているなら、それはあなたの品質管理のやり方が間違っている
出典: i-kh.net / 元記事はこちら
また『使い方が下手なだけ』論か。5、6年前にみんながマスクを崇めてた時と同じクソみたいな話。今回はdarioとaltmanがclaudeやchatgptの仮面をかぶってるだけ。早く崩壊してくれ。
>>4
昔懐かしい『アジャイルがうまくいかないのはアジャイルのやり方が悪いだけ』論を思い出すな。
昔懐かしい『アジャイルがうまくいかないのはアジャイルのやり方が悪いだけ』論を思い出すな。
>>4
実際『使い方が下手なだけ』でしょ。崩壊が来ないと思ってるんじゃなくて、自分が乗り遅れてる進歩が憎くて崩壊を“願って”るだけじゃないの。
実際『使い方が下手なだけ』でしょ。崩壊が来ないと思ってるんじゃなくて、自分が乗り遅れてる進歩が憎くて崩壊を“願って”るだけじゃないの。
>>4
要は『悪化するのが必然じゃない』ってことだと思う。悪化してるなら、それを防いだり変えたりする手段があるってことだよ。
要は『悪化するのが必然じゃない』ってことだと思う。悪化してるなら、それを防いだり変えたりする手段があるってことだよ。
まずステップ0は『誰が使うか』を知ることだと思う。自分の趣味プロジェクトでバイブコーディングするのは楽しいけど、病院のシステムがバイブコーディングされてるのは勘弁してほしい。その両者のギャップが『正しく使えばいいだけ』で埋まるとは思えない。
AIコーディングでコード品質が落ちないなら、元々のレベルが低かっただけだ。
AIでコード品質が落ちないなら、そもそもそんなに腕が良くなかったってこと。AIの目的は、品質はそこそこ(悪くはない程度)を保ちつつ生産性を10倍にすることだ。
そうそう、悪いのはお前で、LLMが良いコードを書けずに数週間でコードベース全体をぶっ壊すのが悪いんじゃないもんな。
>>11
お前のLLMは勝手にmainへforce pushしてるのか?もしそうならなんでそれを許してるんだ。人間の操作者の許可なしにLLMが何かの期間でコードベースを破壊することは絶対にない。それを許可した人間に責任がある。
お前のLLMは勝手にmainへforce pushしてるのか?もしそうならなんでそれを許してるんだ。人間の操作者の許可なしにLLMが何かの期間でコードベースを破壊することは絶対にない。それを許可した人間に責任がある。
AIコーディングでコード品質が落ちないなら、使い込みが足りないだけ。
これは『良いコード』というより『品質管理システム』としてのqualityの話だよね。
AIは保守できないコードを書く。多くのプロジェクトがAIのコードを受け入れてないのを見ればわかる。
>>14
でもそれ、人間も同じだけどね。
でもそれ、人間も同じだけどね。
『持ち方が悪い』ってやつだ!
うわ、最初のコメント欄からしてすごいな。一つ確かなのは、これがかなり議論を呼ぶ話題だってこと。このAIブームよりずっと前から思ってたけど、本番にコードをpushする人がそのコードの本番での挙動に責任を持つべき。このブログ記事はすごく共感できる。
つまり、私はAIの持ち方が間違ってると言いたいわけね。
>>19
『そんなに馬鹿なはずがない、お前のプロンプトの出し方が悪いんだ』——David Gerard
『そんなに馬鹿なはずがない、お前のプロンプトの出し方が悪いんだ』——David Gerard
>>3
コードをデバッグするんじゃなくて、出力結果をデバッグするべきだと思う。コードは多くの場合ブラックボックスとして扱っていい(仕事のプロジェクトより趣味のプロジェクトでは特にそう)。
コードをデバッグするんじゃなくて、出力結果をデバッグするべきだと思う。コードは多くの場合ブラックボックスとして扱っていい(仕事のプロジェクトより趣味のプロジェクトでは特にそう)。
>>3
『コードを書く人間に、他人のコードを読んでデバッグさせることになる』——これは少なくともこの20年、チームで働く人にとって仕事の大きな部分だったよ。それが一番きつくて嫌な部分だというのには同意するし、バイブコーディングしてない人にとっては今や仕事の大半を占めるようになった。だから、それはキツいよね。
『コードを書く人間に、他人のコードを読んでデバッグさせることになる』——これは少なくともこの20年、チームで働く人にとって仕事の大きな部分だったよ。それが一番きつくて嫌な部分だというのには同意するし、バイブコーディングしてない人にとっては今や仕事の大半を占めるようになった。だから、それはキツいよね。
>>4
実際そうなんじゃない?ただ、スキルというよりプロセスや判断の問題ではあるかも。LLM生成コードが特殊なのは、それにどう対処するかの判断を誤るのがほとんどの人のデフォルトになってるってこと。だからデフォルトが壊れてる。それ以前の『使い方が下手なだけ』論では、デフォルトはちゃんと機能してたんだよね。
実際そうなんじゃない?ただ、スキルというよりプロセスや判断の問題ではあるかも。LLM生成コードが特殊なのは、それにどう対処するかの判断を誤るのがほとんどの人のデフォルトになってるってこと。だからデフォルトが壊れてる。それ以前の『使い方が下手なだけ』論では、デフォルトはちゃんと機能してたんだよね。
>>4
5、6年前にみんなマスクの何を崇めてたんだっけ?
5、6年前にみんなマスクの何を崇めてたんだっけ?
>>4
崩壊して何になるんだ?ドットコムバブルが弾けた後もインターネットは消えなかったぞ。
崩壊して何になるんだ?ドットコムバブルが弾けた後もインターネットは消えなかったぞ。
>>5
『ほとんどの場合、修正すべき問題は少ない』とのことだけど、その変更をどんな指標で評価してるのか教えてくれ。
『ほとんどの場合、修正すべき問題は少ない』とのことだけど、その変更をどんな指標で評価してるのか教えてくれ。
>>24
LLMから高品質なコードを引き出せると思ってる人は、コードの良し悪しの判断を誤ってる。信じてくれ、一生分のPRを見てきた。プロと呼ばれる人の多くは、良いコードが顔面にビンタしても気づかないレベルだ。
LLMから高品質なコードを引き出せると思ってる人は、コードの良し悪しの判断を誤ってる。信じてくれ、一生分のPRを見てきた。プロと呼ばれる人の多くは、良いコードが顔面にビンタしても気づかないレベルだ。
>>43
ほとんどの人にとっては、LLMの方が自分で書くより良いコードを出すと思うけどな。
ほとんどの人にとっては、LLMの方が自分で書くより良いコードを出すと思うけどな。
他サイトの新着
>>27
研究によると、AIを使うプログラマーは自分の方が上手くなったと思ってるけど、実際は下手になってるらしい。
研究によると、AIを使うプログラマーは自分の方が上手くなったと思ってるけど、実際は下手になってるらしい。
>>31
そうだけど、実際に誰もそれをやらないなら意味がない。理由は1. 本人が気にしてない 2. チームの他の人も気にしてない 3. 上層部がスピード優先でそれを積極的に阻んでる、のどれか。
そうだけど、実際に誰もそれをやらないなら意味がない。理由は1. 本人が気にしてない 2. チームの他の人も気にしてない 3. 上層部がスピード優先でそれを積極的に阻んでる、のどれか。
>>47
LLMがなくても、開発プロセスが悪ければ技術的負債は返済計画なしに増え続ける。LLMは速度を上げてくれるだけで、それを導入すること自体がコードベースの品質が低い唯一の原因ってわけじゃない。
LLMがなくても、開発プロセスが悪ければ技術的負債は返済計画なしに増え続ける。LLMは速度を上げてくれるだけで、それを導入すること自体がコードベースの品質が低い唯一の原因ってわけじゃない。
>>47
それは的を射てる。ステップ0は、コードや製品の品質を気にかけて優先することだと思う。
それは的を射てる。ステップ0は、コードや製品の品質を気にかけて優先することだと思う。
>>33
『標準的なSWEのベストプラクティスを実装する』というけど、ベストプラクティスを無差別に従うと、あっという間にひどいコードベースになる。銀の弾丸なんてない、経験と注意深さの代わりになるものもない。
『標準的なSWEのベストプラクティスを実装する』というけど、ベストプラクティスを無差別に従うと、あっという間にひどいコードベースになる。銀の弾丸なんてない、経験と注意深さの代わりになるものもない。
>>33
1人でのグリーンフィールドプロジェクトなら生産性1000%向上もあり得る。仕事でチームやコードレビューが絡むと、50〜100%の数字の方がずっと現実的。AIの出力の信頼性が上がって、それにみんなが気づいてコードレビューや後始末に時間をかけなくなれば、もっと劇的な生産性向上に近づいていくかもね。
1人でのグリーンフィールドプロジェクトなら生産性1000%向上もあり得る。仕事でチームやコードレビューが絡むと、50〜100%の数字の方がずっと現実的。AIの出力の信頼性が上がって、それにみんなが気づいてコードレビューや後始末に時間をかけなくなれば、もっと劇的な生産性向上に近づいていくかもね。
>>33
50や100は無理があるように思う。改善やカスタム設定、ガードレールを全部揃えても、自分の場合そこまで速くならない。
50や100は無理があるように思う。改善やカスタム設定、ガードレールを全部揃えても、自分の場合そこまで速くならない。
>>34
『新しいヘルパー関数を書く前に必ずutils/パッケージを確認すること。汎用的なヘルパーを追加する場合は設計やPRの説明で正当化すること』みたいな指示を試した?『〜するな』系の否定的な指示より、肯定的な指示を出した方がうまくいく気がする。
『新しいヘルパー関数を書く前に必ずutils/パッケージを確認すること。汎用的なヘルパーを追加する場合は設計やPRの説明で正当化すること』みたいな指示を試した?『〜するな』系の否定的な指示より、肯定的な指示を出した方がうまくいく気がする。
>>37
みんなが同じような指示を出さないと良い結果が出ないなら、その指示は最初から組み込んでおくべきだ。良いデフォルトは他のあらゆるツールで当然求められてる。『丁寧にちゃんとセットアップすればいい』というのは、要するにデフォルトが不十分だと言ってるようなものだ。
みんなが同じような指示を出さないと良い結果が出ないなら、その指示は最初から組み込んでおくべきだ。良いデフォルトは他のあらゆるツールで当然求められてる。『丁寧にちゃんとセットアップすればいい』というのは、要するにデフォルトが不十分だと言ってるようなものだ。
>>38
そうじゃない。上司は2年前の10倍の速さで仕事を終わらせろと期待してくる。プッシュされてくるコードを全部理解して直す時間をかけてたらそんなの無理だ。それなら自分で書いた方がマシ。
そうじゃない。上司は2年前の10倍の速さで仕事を終わらせろと期待してくる。プッシュされてくるコードを全部理解して直す時間をかけてたらそんなの無理だ。それなら自分で書いた方がマシ。
>>40
経験上、AIは保守可能なコードを書く人間の生産性を10倍にするけど、そうじゃない人の生産性は50〜100%しか伸ばさない。
経験上、AIは保守可能なコードを書く人間の生産性を10倍にするけど、そうじゃない人の生産性は50〜100%しか伸ばさない。
この話題の背景と論点
この論争の出発点は「AIでコード品質が落ちるなら、あなたの品質管理が間違っている」と題した海外ブログ記事で、HNではこれを「アジャイルが機能しないならアジャイルのやり方が悪い」という過去の言い回しになぞらえる声が出た。争点は大きく二つに分かれる。一つは「品質(quality)」の定義そのもので、コードの読みやすさや保守性を指すのか、QMS(品質管理システム)的な運用プロセスを指すのかでかみ合っていない。もう一つは生産性の数字で、個人のグリーンフィールド開発なら生産性1000%増も現実的という主張がある一方、チーム開発やコードレビューが絡む現場では50〜100%程度が実態に近いという声が強く、AIの恩恵は「元々書ける人ほど伸びる」という指摘も出ている。読者が誤解しやすいのは、この議論が「AIが良いか悪いか」の二択ではなく、誰が使うか・レビュー体制があるか・本番への責任を誰が負うかというガバナンスの問題として語られている点だ。
※本記事は5ch(Hacker News)スレッド「If AI coding is lowering your code quality, you’re not managing quality right」より抜粋・要約して構成しています。
この記事のリアクション
まだコメントはありません。