「3ファイル超えたら崩れる」Claudeのコーディング力めぐり海外で議論
姉妹サイトの新着
海外掲示板4chanの/g/(Technology)板で、「Claudeに3ファイル以上をまたぐ作業をさせると急速に質が落ちて使い物にならなくなる」という投稿から議論が始まった。
CLAUDE.mdやROADMAPファイル、スキル機能で構造を整理すれば4万行規模でも問題ないという反論が相次ぐ一方、「一発生成がうまくいくのは500行程度まで」という指摘も出て、AIコーディングの実力がどこで頭打ちになるかで意見が割れた。
いや、それで実際どうだったのか教えてくれよ
『3ファイル以上になると劣化する』って、それただの技術不足だろ。Claude CodeやCursor、Codexには『バグ直して』以上の指示を出さないと駄目だぞ
そう、コンテキストは厄介だよな。スキル機能は使ってる?
いや、スキル機能は使ってない。コードの構造をログにまとめて、どこに何を書くか順を追って管理してる。DFS、あいまいマッチング、スコアリング/閾値、木構造の走査とか、わりと単純なコードなんだけどな。Opus 5は完全に迷子になった
それ、突き詰めればスキル機能を使ってることになるんじゃないか…
スキル機能を使うと、コンテキストに常駐するのは説明文だけになるから負荷を抑えられる。呼び出された時だけ全部読み込まれる仕組み。生のまま力任せにやるだけじゃ、中規模のプロジェクトすら終わらせられないぞ
じゃあこれ試してみろよ。Exhentaiにファイルをアップロードするコマンドラインツールを作ってみて。タイトルとカテゴリを選んで、ファイルのあるディレクトリを指定する形で
それができるモデルは今のところ存在しない
『自分のアイデアをAIとキャッチボールして、業界標準と比較させてる』か。笑える。一回のセッションごとに自分の脳みそロボトミーしてるようなもんだぞ
トークンを使い切る人がどうやってるのか正直理解できない。俺の『最高記録』は1日の上限の20%ちょっとで、それでもコーヒー抜きでコカイン決めながら根詰めてるような感覚だった。
そのゴミみたいな出来でもハッカソンの賞金は取れたけどな。上の人間は見た目とプレゼンしか見てない
最初はそうやって始めたけど、正規表現やスコアリングみたいな面倒で退屈な作業を任せるようになったら、あちこちにバグが見つかるようになった
AIはやる気だけはある新人インターンみたいなもんだよ(雑用は喜んでやるけど、手取り足取り教えるか、タスクを徹底的に単純・構造化してやる必要がある)
うん、俺の場合は複数ファイルにまたがる小さい機能をほぼ一発で仕上げてくれた。細部は直したけど、claudeの出したものは悪くなかった。プランモードでopus/opusplanは使った?
『プロのやり方』って言うけど、単にちょっと微妙なだけなんじゃないの、実際
俺の環境では動くけどな
他サイトの新着
*来るだろう、の意味で
全部がじわじわ崩れていくにしても、テック企業側が実際に成果を出すにしても、市場自体は大丈夫だろう。S&P500の7%を失うくらいは、時間をかけて分散すれば十分吸収できる
そのペースなら、ゲーム開発は2030年までに完全に自動化されて解決してることになるな
『だろう』『はずだ』『予定』『間近』『しそう』『するつもり』『目指す』『狙う』『期待』『計画』『想定』『準備』『予測』『予想』『見込む』『目標』『スケジュール』
完全に技術不足だな。個人プロジェクトで4万行のコードでも、一番出来の悪いLLMで余裕だったぞ。
LLMが素早く読めるように、ちゃんとしたドキュメントをLLM向けに最適化しておく必要がある
これな。ちゃんとしたCLAUDE.mdを用意して、ROADMAPファイルを作って、とかやる必要がある。フラットファイルで状態管理なんて時代錯誤に聞こえるかもしれないけど、AI分野ではこれが機能するパターンだから信じてくれ。
成功のために押さえておくべきスキル:
・MCPの基礎
・エージェント
・ガードレール
・スキル(skills.md形式)
・RAG
・CoTプロンプティング
あと、gitは当然必要な
この話題の背景と論点
416字で条件内。以下が締めの解説です。
—
背景として、Claude CodeやCursor、Codexなどコーディング特化のAIエージェントは、モデル自体の性能に加えてコンテキスト管理の技術差で成果が大きく変わる。CLAUDE.mdやROADMAPによる構造化、呼び出し時のみ全文を読み込む「スキル」機能などが実例として挙がっている。
スレで割れたのは、「3ファイル超えで崩れる」現象を技術不足と見るか、モデル固有の限界と見るかという点だ。4万行規模でも問題なかったという声と、一発生成は500行が限度という声が併存しているが、これは両者が指す作業の性質(構造化して反復修正するか、一括生成させるか)が異なるために起きているとみられる。
読者が誤解しやすいのは、「スキル機能」が単なる追加プロンプトではなく、説明文だけを常時コンテキストに置き、必要時にのみ全文を読み込む設計である点、また評価が使用者の日次利用量やプロジェクトの複雑さに強く依存し、一般化しにくい点である。
※本記事は海外掲示板 4chan /g/ (Technology) のスレッド「Is AI only good for writing boilerplate?」から抜粋し、編集部で日本語に意訳したものです。訳文の責任は当サイトにあります。
まだコメントはありません。