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AIの進歩の中でプログラミングを楽しむ

Hacker News •
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あなたはAIバーンアウトに向かっていますか?プログラミングスキルが低く、品質への志望がなく、巨大なClaudeアカウントを持つ人に仕事を奪われることを恐れていますか?プロジェクトのコード品質に失望していますか、あるいはそれ以上に「自分の」コードに失望していますか?これはあなたのためのものです。大手テクノロジー企業が運営するフロンティアLLMには重大かつ正当な倫理的懸念があります、これらは十分に議論されており、私はそれを認識し、同意しますが、この投稿はそれらについてではありません。プロ-LLMのテクノブロだと誤解しないでください。さらに:以前、私のテキストがLLM生成だと誤解されたことがありますので、お伝えしますが、これは100%人間が書いたもので、AIの支援は一切ありません。

偉大な機械の中の魂

Sean Mcmullenによるこのタイトルの素晴らしい本があり、私が十代のときに楽しく読みました。最初の glance では、それは私たちの状況の反対を説明しています:個々のコンポーネントが人間である大きなコンピュータで、それらが協力して計算ユニットを形成します。一方、LLMは実際のコンピュータ上で動作し、(スーパー-)人間を装っています。二番目の glance でも、物語と現実はそれほど遠くありません:ソフトウェアを生産するプロセスにおける私たちの役割は、俳優から機械の歯車へとゆっくりと低下しています。スペック駆動型ディストピアとは、単にスペックを渡され、それをLLMに叩き込み、テクノフェодаル領主がトークンの配給を減らしたためにトークンが尽きて泣くことです。

Haskellプログラマーとして、私はHaskellを書くことを楽しんでいます。はい、仕事で作る製品をとても気に入っています、オープンソースライブラリで何ができるかを気に入っていますが、本当に楽しんでいるのはこの言語で私の考えを表現するプロセスだけです。これはおそらくあなたにも当てはまるでしょうし、多くの他の言語では当てはまらないということが、さまざまなプログラミング言語の愛好家がLLM支援の未来について明るいか暗いかという意見を分ける理由の一部を説明しています。私がコードを生成するとき、その楽しみの多くが危険にさらされます。だから、やめておいたほうがいいでしょう、たぶん。私は(楽しい部分を含む)Haskellプログラムを書き続けたいと思っていますし、生成されたコードを(あまりにも)読んでレビューしたくありません。同時に、これらのトークンを脳をゆっくりと燃やさない良い使い方に使いたいと思っています。

コードを書き続けましょう

コードベースを所有し続けたいなら、コードを書き続ける必要があります。すべてを生成に任せると、それはあなたのコーディングエージェントしか繁栄できないLLMの荒野になります。だからコードを書き続けるべきです、そうでなければ最終的にコードベースを失います。コードを書き続けるもう一つの理由は、良いプログラマーであり続けるためです。スキルは練習しないと失われますが、ここではリスクが特に高いです。なぜなら、コード作業をやめてエージェントに任せるハードルが非常に低いからです。コードを書かずに数週間エージェントにすべてを任せると、自分でコードを書くことに戻るのが難しくなることに気づくでしょう。LLMは広告されているほど人間が読める良いコードを生成するわけではありません。彼らは自分たちが後で独占的に使うコードを生成するのはまあまあです。しかし、あなたはきっと経験があるでしょう:完全に生成されたファイルを見て、どこかにバグがあるはずなのに、人間として自分でそれを見つけることができない絶望感。なぜなら、そのコードの風景がただただ異質だからです。それでは、エージェントにコードを書かせずに生産性の向上を得るにはどうすればいいでしょうか?エージェントにほぼすべての他のことをさせるのです。特にあなたにとって面倒な退屈な仕事です。理想的にはそのような仕事は自動化されるべきですが、あなたはスキルを維持し、コードベースの所有権を保つために、まだコードに手を入れ続ける必要があります。

主要なエンティティ: 企業: Hacker News | 人物: Sean Mcmullen

よくある質問: LLMを使用しながらプログラマーはどのように楽しさを維持できますか?

プログラマーは自分でコードを書き続けることでスキルとコードベースの所有権を維持し、LLMは完全なコード生成ではなく退屈な作業のみに使用すべきです。これによりスキルの低下を防ぎ、可読性を保つことができます。

よくある質問: LLMを使用しながらプログラマーはどのように楽しさを維持できますか?

回答: プログラマーは自分でコードを書き続けることでスキルとコードベースの所有権を維持し、LLMは完全なコード生成ではなく退屈な作業のみに使用すべきです。これによりスキルの低下を防ぎ、可読性を保つことができます。