プログラマーとして前例のない危機感を語るAndrej Karpathyの投稿を起点に、AI開発ツールの急速な進化が開発者に与える影響を分析する。Claude CodeやCursorといった最新のコーディングエージェントを活用することで、開発者の生産性は飛躍的に向上する一方、これらのツールを使いこなせない者は確実に取り残される。本動画では、AIツールの限界を見極める方法、発想の転換による新たな活用法、そして企業レベルでのAI導入戦略まで、実践的なアドバイスを提供する。コードレビューの自動化、セマンティック検索の活用、最新モデルへの迅速な移行など、Rampの応用AI責任者による具体的な実装例も紹介しながら、AI時代の開発者が生き残るための包括的な指針を示す。
プログラマーとしての危機感
プログラマーとして、これほど遅れを感じたことはありません。この職業は劇的に再構築されつつあり、プログラマーが貢献するビットはますます疎らになっています。この1年で利用可能になったものを適切に組み合わせれば、10倍強力になれるという感覚があります。
そのブーストを手に入れられないことは、明らかにスキルの問題だと感じます。エージェント、サブエージェント、それらのプロンプト、コンテキスト、メモリ、モード、パーミッション、ツール、プラグイン、スキル、フック、MCP LSP/コマンド、ワークフローなどを含む、通常の下位レイヤーに加えて、習得すべき新しいプログラム可能な抽象化のレイヤーがあります。
ここで少し説明を加えます。これはKarpathyの投稿で、見てからずっと考え続けています。というのも、ある意味では非常に似た感覚を持っていますが、別の面では違うからです。この件について言いたいことがたくさんあります。特に結末が私にとって魅力的です。
明らかに、強力なエイリアンツールが配られました。ただし、マニュアルは付いておらず、誰もがその持ち方と操作方法を理解しなければなりません。その結果として生じるマグニチュード9の地震がこの職業を揺るがしている最中にです。
遅れを取らないように袖をまくり上げてください。ええ、ここには多くのことが起こっていて、私は今まで以上にそれを感じています。GPT-5の動画を作った時のことをまだ覚えています。最初の揺れを感じました。もはや、ああ、これらのものはオートコンプリートやAPIファイルのスタブ作成を手伝ってくれる、という感じではありませんでした。
今では、AIは実際のアプリケーションを構築し、何十年も何十年も私たち自身が行ってきたこのタイプの作業の多くを維持し、実行できるように感じます。
この変化が起こっている速度をまだ信じられませんが、これは非常に、非常に現実的です。私が知っている最も賢い開発者たちは皆、今AIで狂ったようなものを構築しています。製品の一部としてAIを使用するか、開発作業の大部分にAIを使用するかのどちらかです。そして、遅れを取っているように感じるのは簡単です。私たちのほとんどが今この感覚を持っていると言っても過言ではありません。
しかし、先を行く方法があります。開発者として、その結果としてより強力になるために、私たち全員ができることがあります。特に雇用され続けたいなら、開発者としての責任として、これらのことに精通する必要があるポイントにようやく達したと思います。
動画のスポンサー紹介
それでは、このビデオで、AI開発の世界で起こっている最新のことに精通するために私がやってきたことを説明するために最善を尽くします。そして、あなたの役に立つことを願っています。他に何があなたの役に立つことを願っているか分かりますか?今日のスポンサーです。
GitHubの読み込み時間より遅いものを知っていますか?プルリクエストを開こうとしていて、アクションの実行に10秒かかるときです。GitHubアクションがどれほど遅いか、いまだに唖然としています。信じられません。
だからこそDepotが大成功しているのです。そしてGitHubが彼らを恐れている理由です。彼らはあなたのアクションを滑稽なほど速くし、Dockerビルドも同様です。先週だけで、彼らは開発者の143,000時間以上を節約しました。PostHogのような企業は、ビルド時間が150分から4分へと37倍の改善を見ました。gRPCのようなオープンソースプロジェクトでさえ、Depotでビルドが12倍改善しました。
ちなみに、彼らは詳細を秘密にしていません。はるかに優れたCPU、はるかに優れたネットワーキングを使用し、実際に作業を行っているボックスに接続されたNVMEドライブにキャッシュを配置することで、これをはるかに高速に実行できています。これらすべてが、10倍速いスループットのような狂った違いをもたらします。
ちなみに、これはすべてGitHubのランナーのコストの半分です。Depotがどれほど安いか信じられません。試すのは1行の変更で、やってよかったと思うでしょう。soy.thoughで無料で試してください。クレジットカードは不要です。
遅れを取らないためのガイド
それでは、遅れを取らないための私の最善のガイドをご紹介します。歴史的に、私はほとんどのツールについて常に同じことを言ってきました。早すぎるより遅い方が良い。これは今でも信じています。はっきりさせたいのですが、これは今でも非常に信じています。
iPhoneが登場する前にKaioera Echo用のJavaアウトレットを構築したり、MCPのような、役に立たないと判明したものにオールインする人々をたくさん見てきました。実際に人々に毎日価値を提供するまで、賭ける価値はありません。厳しい現実は、AIではもうそこに到達しているということです。
私は今、コードの大部分をAIで書いています。大部分以上、90%くらいと言えるでしょう。そして、私が運営しているチームでは、少なくとも70%のAI生成コードで、時にはそれ以上です。私がアドバイスしている企業、一緒に仕事をしている企業、投資している企業、毎日話している企業は、同様の数字です。
AIは意思決定にはあまり優れていません。それについて話し合うのはまだ得意です。これは将来変わる可能性があります。したがって、それに応じて注意を払う必要があります。しかし、ここで本当に伝えたいのは、それが有用だということです。これはもはやAIが成功するか、私たちが使用するものになるかではありません。コーディングは永遠に変わりました。もうその時点を過ぎています。
今それに取り組むことは、もはや早い段階で取り組むことではありません。今それに取り組むことは、遅れて取り組むことです。したがって、このものが役に立つかどうかを待っていたなら、もうその時点を過ぎています。それは役に立ちます。時が来ました。
そして、あなたが取り組んでいることがAIには複雑すぎると思うなら、それでコンパイラを構築している人々に言ってください。それで言語やシステムや狂ったアプリケーションを構築している人々に言ってください。それで展開システムを再構築しているRailwayのCEOに言ってください。史上最も賢い開発者の一人で、遅れを感じているKarpathyに言ってください。
ここにあります。もう否定はできません。そして、これは意味のある方法で雇用市場に影響を与えるでしょう。どの方向に、どのくらいの量かは分かりませんが、影響を与えることは分かっています。
追いつく方法:ステップ1 – 限界を見つける
それでは、あなたが正式に遅れていることが確立されました。いくらでも対処できますが、私のコメント欄はそれでいっぱいになると確信しています。気にしません。私たちはここにいます。では、どうやって追いつくのでしょうか?
これを行うには多くの方法があります。個人的に、私のお気に入りの方法は、最もホットなツールを試して、その限界まで押し進めることです。
ステップ1は、その限界を見つけようとすることです。Claude CodeやCursorやOpen Codeやこれらのツールのいずれかをチェックしてください。この動画を撮影している時点での最新で最高のモデルを使用してください。それはOpus 4.5、またはGPT 5.2x highです(忍耐力があれば)。それらを試してみてください。限界まで押し進めてください。
製品やプロジェクトの1つに実装するのをしばらく待っていたランダムな機能を取り上げて、エージェントにそれを行うように頼んでください。Cursorを開いて、Opusを選択して、「ねえ、私はこの惑星が欲しい」と言ってください。そして、それが良い計画を書くかどうかを確認し、出力を読んでください。
コードがもう重要でないと言っているわけではありません。これらのツールを使用してより効率的にコードを書く方法をお伝えしています。そして、その一部は出力を読むことです。
最近Claude Codeをどのように使用しているかについての以前の動画を見た場合、私を反体制派と呼ぶかもしれませんが、それは後で取り上げるステップです。これが私たちの入り方です。限界を見つけようとし、その限界を探しながら出力を読んでください。
また、それを提供するツールでプランモードを使用することをお勧めします。Open Codeのプランモードはまだ素晴らしくありません。あなたがこのビデオを見ている頃には、おそらく修正されているでしょう。彼らは非常に速く動いています。CursorとClaude Codeの両方に素晴らしいプランモードがあります。
プランモードが素晴らしいのは、それが平易な英語でのやり取りだからです。同僚と部屋に座ってホワイトボードでこれをどのように行うかを計画しているように感じます。
また、エージェントがコードベースを調べてそれについて学び、物事を理解する様子を見ることができます。そして、それがどのように行うかを学びます。なぜなら、それが究極の目標だからです。実際、それをトップに置くべきです。進むにつれてより多くの目標があれば、ここに追加します。しかし、これらが2つの重要なものです。
これらのツールができることとできないことについての直感を構築すること、そして品質への信頼を減らすことなく出力できるコードの量を増やすこと。
したがって、ステップ1は、これらの限界を見つけようとする必要があります。そして限界を見つけながら、彼らが物事をどのように行うかも見ているべきです。私は、テストの場として使用するT3チャットコードベースで最終的に行いたい、ますます複雑なタスクのリストを持っていました。
どれだけ難しいかをどんどん上げていきました。新しいモデルとUIの構築がどれだけ優れているかをデモするときによく挙げる面白い例は、UI構築の考え方を示すためにモック画像生成スタジオを構築するように頼むことでした。もはやモックを構築するように頼みません。
Convexがどれだけ好きかについての動画を撮影したばかりで、Claude CodeにConvexとFALを使用して、ワンショットで本物の画像生成スタジオを構築させました。これは、バックエンドと同期ファイルストレージを備えた完全に機能する画像生成スタジオです。これで何でも生成できます。
ここで、3台のラップトップを一度に使用するバイブコーディングコーギーの画像を生成します。そして、Nano Banana Proから応答を得ると、機能する保存ボタンと優れたUIを備えた、たくさんのラップトップを使用するバイブコーディングコーギーができます。以前は本当に面倒だったこれらすべてのことを、それはただできます。
それはちょっとワイルドで、自分のコードベース、自分が行う作業の種類を知るなど、これらのシステムを頭の中に持っている必要があります。そして、それの心的タブを保持するだけです。
1週間かかったタスクで、比較的よく文書化されている場合は、それを行う前からリポジトリのクローンを作成し、どこかのフォルダに入れ、タスクの説明を書き留め、そのフォルダのマークダウンファイルに入れてから、Claude Codeをそれで実行してください。それを入力として取り、物事を構築できるかどうかを確認してください。
近づいたがそこまで至らない場合は、プロンプトを少し書き直してください。そこに導けるかどうかを確認してください。それでもできない場合は、それを保存してください。zipに入れて、どこかに冷蔵保存してください。そして、ツールが良くなった瞬間に、コールドストレージから引き出して、もう一度試してください。
これらのツールがどのような能力を持っているか、どこまで行けるか、そして何につまずくかを知るために、自分自身の疑似ベンチマークを構築することは非常に非常に価値があります。
それが最初のステップです。実際に毎日行っている作業を取り上げ、それを分解し、箱詰めし、エージェントに投げて、品質基準を満たす作業ができるかどうかを確認してください。これは、すでに行った作業に対して非常に良いです。なぜなら、あなたはそれをどのように行うかを知っており、あなたがそれを行った方法とAIがそれを行ったであろう方法を比較対照できるからです。
ステップ2 – 発想の転換
さて、少し難しいステップ2があります。発想の転換です。これは私が乗り越えるのに少し時間がかかりましたが、主にコンテンツのためですが、私が働く方法のためでもあり、すでにこれを行う傾向があります。
コードで解決できる問題があるのに、それを解決するためにコードを書くのが意味をなさない頻度を言うことはできません。
大学時代にAndroidフォンからバックアップした古いアセットの束を持っています。学校にいたときに撮った動画や写真です。それらは非常に整理が悪く、コンピュータ上のランダムなフォルダのセットにあります。そして、Topazのようなツールを使用して保存およびアップスケールしたかったのです。
手動でそれをすべて行おうとしましたが、実際に行いました。そして、8年間のアーカイブのうち約6か月を終えた後、これはできないと気づきました。そしてやめました。
Claude Codeがどれだけ良くなったかに気づいたとき、Windowsでその限界をテストしたいと思いました。そこには多くのものが保存されています。そこで、WindowsでClaude Codeを立ち上げて、それを行うように言いました。
その後、システムに保存していたすべてのファイルを再編成して再エンコードするために使用した、30,000行のコードのJSファイルを含む、非常に長いスクリプトの束を書きました。
そして、素晴らしい仕事をしました。これは私が自分で書けたであろうタイプのことですが、それが私に与える即座の利益のために時間がかかりすぎるので、決してしなかったでしょう。そして、これらがたくさんあることに気づきました。
現在取り組んでいるすべてのプロジェクトについて、そのプロジェクトのためにやりたいランダムなことを行う3つまたは4つのサブプロジェクトがあります。
画像スタジオのすべてのことを行う理由の一部は、T3 Chatで画像生成がどのように機能するかを見直したいからです。したがって、T3 Chatコードベースの外でサンドボックスを立ち上げて、持っているさまざまなアイデアを試して、好きなUXを見つけ続けます。
そして、私が取り組んでいる他のもの、私の魚スロップゲームのような、それは非常にユニークなインセインアクアリウムのクローンです。それほどユニークではありません。
このゲームを機能させるために行わなければならない小さなことがたくさんあります。特にアセット管理です。このゲームのアセットを扱いやすくするために、追跡、整理、生成、いじくり回し、テスト、さまざまな処理をテストするために、バイブコーディングで3つの別々のツールを作成しました。
リリースする可能性が低いランダムなゲーム用のアセット管理ツールの完全なスイートを構築することは、精神病でした。今では素晴らしい実験です。今では、新しいツールを試し、学び、以前は意味がなかったものを構築する方法です。
15,000行のコードのプロジェクトのアセットを管理するために10,000行のコードのプロジェクトを構築することは、以前は意味をなさなかったタイプのことです。
しかし、これが脳を少し再配線しなければならない理由です。発想を転換しなければなりません。コードで解決できる可能性があるが、コードが多すぎる、つまり労力が多すぎるために以前は解決する意味がなかったことについて考えなければなりません。
コードを書くのに必要な労力の量は大幅に減少しました。
そして、これらのシステムの限界と能力を理解すると、世界が少し違って見え始めます。本当に奇妙な比較をします。この画像を見たとき、何が見えますか?あなたの99.5%は階段のセットと言うでしょう。あなたの中には、El Toro 20と言う人もいるでしょう。
この階段のセットはスケートボードで非常に重要です。言葉にするのが難しい遺産があります。それには理由があります。それは巨大で、そこを飛び降りるのはかなり狂っているからです。そして、多くのスケーターがそれを行いました。多くの人がそれをしようとして非常に傷つきました。
スケートボーダーは世界を少し違った見方をします。一定時間スケートボードに乗ったら、もはや同じように通りを見ません。なぜなら、舗装の上でボードに乗る感覚について考えているからです。
もはや同じように階段を見ません。何段あるか、飛び降りるのがどれだけ難しいかを数えています。縁石やレール、ベンチ、ピクニックテーブルさえも同じようには見えません。新しい部屋に入ったり、新しい通りを歩いたりしたときに、どうやってそこでスケートボードができるかを考えないことはめったにありません。
スケートボードを学ぶと、世界が少し違って見えます。すべてが今やある種の障害物です。そして、コードを学ぶと、同じことが起こります。ウェブサイトに行ったり、アプリを開いたり、空港の画面で奇妙なエラーを見たりすると、他の人が見ているものと同じものを見ているわけではありません。
それがどのように機能するかについてもっと知っているので、もう少し深く考えています。これらのものを知覚する方法は異なります。アプリでエラーが発生したとき、あなたはそれに至ったことについて考えています。他の誰かがアプリでエラーを発生したとき、彼らはイライラします。
もう一度やらなければなりません。すみません。脳にできる最も難しいことの1つは、それを再配線することです。したがって、世界が少し異なって見えますが、今しなければなりません。
そして、他のクリエイター、他の開発者、このビデオを見ている他の人々にとって、それは最悪で難しいです。そして、私には時間がかかりました。これらのものを毎日使用して1年半以上かかりました。
ランダムなアイデアがあれば、ただものを構築できます。3日かけて構築する必要はもうありません。数分かかります。
さまざまなAIモデルがどのように文章を書くかを比較したかったとき、この斬新なアイデアがありました。モデルにエッセイを書いてもらい、別のモデルがそれについてフィードバックを与え、元のモデルがエッセイを書き直すことができたらどうでしょうか。
これを自動化したかったのは、ただ好奇心があったからです。Cursorでバイブコーディングに約10分かかり、それを行うことができるワークスペースを構築しました。
今、これらの質問に答えることができます。これらのことを理解できます。以前は決してやる価値がなかったことができます。そして、それがとても狂っていることです。
開発者として毎日遭遇する、以前は手作業で行う方が簡単だったので対処しなかったことの世界全体があります。自動化するよりも。
ただ面倒だったこれらの小さなことがたくさんあり、今では些細なことです。新しいAPIで遊びたい場合は、ドキュメントをClaudeに投げて、「何ができますか?」と言います。新しいChrome拡張機能を構築したい場合は、Cursorを開いて、「ねえ、これを一緒に作ってください」と言います。
ソフトウェアで解決できる問題が100倍解決可能になったことに気づくのは、とても解放的です。
そして、それは単なる別の新しいバイブコーディングされたアプリやプロジェクトだけではありません。それは、何度も何度も入力するこの一連のコマンドがあるというような面倒なことである可能性があります。1つのコマンドだったらいいのにと思います。
例を挙げましょう。これを明確にするためにテキストを音声にします。すべてのファイルを選択し、コミットメッセージでコミットし、すぐにプッシュするエイリアスを作成してください。
今、Zsh RCにgitエイリアスを作成してくれます。ほぼ確実にできませんでしたが、どうやらgit globalで直接これを設定できるようです。get ACP。少し違うことをするように指示しましょう。1つの単語にしてほしいです。代わりにZsh RCに入れてもらえますか?
できました。今、この新しいコマンドが追加されました。
ほとんどの人にとって必ずしも時間の価値がなかったこのタイプのことが、今では些細なことです。これを以前に行ったことさえ確認できます。YouTubeからのものを常にMP4としてDLPしたかったのです。だから、ここでは自動的にポストプロセスします。
YouTube DLP用のこのカスタムコマンドを使用でき、MP4として出力されます。よくやることがあるときはいつでも、Zsh RCに表示されるこれらがたくさんあります。できました。
このように考え始めると、ほとんどの道のりがここにあります。しかし、次のステップは本当に楽しくなるところです。
ステップ3 – オーケストレーション
公平に言えば、ステップ2は実際に本当に楽しいです。しかし、次の部分はオーケストレーションです。そして、ここで非常に正直になります。私はまだこの部分を学んでいます。これは、物事が本当に加速し始める部分です。そして、私は、ここに存在する能力を中心に、オペレーティングシステム全体を再考したいポイントにいます。
さまざまなエージェントをスピンアップする方法、部分をどのようにリンクするか、これらのクールなツールとピースを添付できるようにする接着剤コードの書き方、そして実際には自分で書いていないすべての部分を理解することです。
ゲームに取り組んでいたときのようなことです。ピクセルアートを生成するためのツールを見つけました。まあまあで、素晴らしくはありませんが、まあまあです。
そして、それとゲーム、そして取り組みたいすべての異なる機能の間でオーケストレーションを行い、これらすべてをまとめることは困難でした。私が思いついた部分の1つ、そしてそれは本当にばかげていますが、ゲームは魚ゲームです。したがって、ゲーム内のすべての異なる魚を追跡するために、魚の聖書を作りました。
魚の聖書は、すべての異なる魚とペットを説明するマークダウンファイルです。そして、ゲームで変更が発生するたびに、このファイルを更新する必要があります。このファイルで変更が発生するたびに、ゲームを更新する必要があります。
私はそれをClaude MDを介して強制します。そこでは、魚の聖書ファイルがゲーム内のすべての生き物、魚、ペット、エイリアンの権威ある参照であることを指定しています。
これらすべての詳細が含まれており、同期を保つ必要があります。これは私のClaude MDにあります。Claude Codeを使用しているときはいつでも、これを尊重するために最善を尽くします。これはまた、コードをあまり見ていないことを意味しますが、それがこのプロジェクトの目的です。
プロジェクトでコードをどれだけ気にするかしないかの範囲を持つことは不可欠です。そして、この発想を転換する部分の一部は、書く価値がない、あるいはコードを読む価値さえないプロジェクトで行いたいことがたくさんあるかもしれないということです。
しかし、これらが以前に手作業で行っていたことのためのセットアップスクリプトや自動化のようなものである場合、そのコードが実際に本番サーバーで実行されていない場合、あなたの人生で自分自身に利益をもたらすために使用しているだけなら、品質の基準は異なり、そうあるべきです。
人生のどこにたくさんのスロップコードを挿入できるかを理解することで、これらのことでもっと遊ぶ素晴らしい機会が得られます。
そして約束しますが、このビデオを見ているすべての人には、ちょっとしたスロップが実際に役立つ可能性がある場所があります。私は自分の仕事でこれを見つけている場所の数に驚いています。
すべてのサムネイルを追跡し、どのタイプのサムネイルが最も多くのビューを獲得する傾向があるかを把握するツールを構築するようなことでさえ。
そのタイプのことを視覚化することは面倒でした。今では1日以内に構築できます。
しかし、繰り返しになりますが、オーケストレーションが難しい部分です。これらのものを追跡し、整理し、組み合わせて素晴らしいものを構築するにはどうすればよいでしょうか。
これを行うために多くのツールが構築されており、多くの独立した人々がこれに関する独自のものを構築しています。
Claudebotはこれの素晴らしい例です。Peterは、あらゆる種類の狂ったことをやってきました。Claudebotは、彼のすべてのツールをTelegramまたはWhatsApp経由で話しかけることができるAIエージェントがコンピュータを制御することでアクセスできるようにするための彼の試みの1つです。とてもクールです。
チャットで誰かが、スロットを強制しているからスロットの場所を見つけていると言いました。
最初は強制しなければならず、その後クリックします。それが鍵です。自動化する価値がなかったが、今では絶対にあるあなたの人生のランダムなことがどれだけ面倒かに気づきます。そのようなものはたくさんあります。
私はまだ、それらがいくつあるか、そしてさらに見つけている数に驚いています。
持っているすべてのアイデアのリストを保持しています。本当に取り組み始めたいものの1つは、計画段階、実装段階、レビュー段階の間でコードを生成したいタスクを管理するためのカンバンボードです。
このような機会はたくさんあり、実際の企業でもそうです。このビデオにインスピレーションを与えた大きな部分は、RampのRaulの投稿です。RaulはRampの応用AIの責任者です。
Rampは本当に挑戦的な仕事をしている本物の企業で、特にOpen Codeのようなツールのオーケストレーションで非常にクールなことをやっています。これは、元のKarpathyの投稿を引用ツイートした彼です。ビデオを開始したものです。
企業がAIで成功するための戦略
彼はここでいくつかの大胆な声明をしています。遅れを取ると負けることが保証されています。
ノーアンフォーストエラーAIリーダーのプレイブックは以下のとおりです。これらは、チームが先を行くための素晴らしいアイデアです。
コーディングエージェントを使用してください。すべてのエンジニアにハーネス、モデル、バックグラウンドエージェントの選択を与えます。Claude Code、Cursor、オープンモデルとクローズドモデルを使ったDevon。
Metaのエンジニアは以前、Llama 4の使用を強制されていました。これは陽気です。彼らはもはやそうではありません。何でも使用できます。現在、Opus 4.5がベースラインです。それはおそらくすぐに変わるでしょう。このビデオがそれ以上に時代遅れにならないことを願っています。見ていきます。それが起こったら、必ず新しいビデオを作成します。
ちなみに、これだけ見たなら、追いつきたい場合はサブボタンを押すべきです。そして、チャンネルにも大いに役立ちます。
次の部分は、エージェントにすべての開発ツールへのツールを提供します。Linear、GitHub、Data Dog、Sentry、内部ツールなどです。コンテキストの欠如のためにエージェントが妨げられている場合、それはあなたのせいです。非常に大胆です。
私自身はまだこれに慣れているところですが、それを無視するのが難しいほど多くの説得力のある例を見てきました。これは、彼らが構築したクールなボットの1つ、内部のinspectボットをデモしているRampのエンジニアの例です。
彼らはそれを追加し、コアで最も一般的な20のSentryの問題は何か、それらを修正する子セッションをスピンアップしてくださいと言いました。それで、最も一般的な20のエラーを見つけ、それらのすべてに対してPRをスピンアップしました。
それは狂っています。そして、これは彼らが販売しているツールではありません。これは、彼らが出して「ねえ、みんな、inspectをインストールして」と言いたい狂った製品ではありません。これは、時間的にそれほど高価ではないため、これを行うことが今やこれまで以上に正当化されるため、彼ら自身の内部探索と使用にすぎません。
もう1つの大きな部分は、コードベース固有のエージェントドキュメントに投資することです。Xをうまくやらないと言うのをやめてください。それが問題なら、より良いプロンプティングとエージェントMDファイル、リンティング、コードルールを試してください。
これらは実際に本当に大きな部分です。エージェントは、何が間違っているかについてフィードバックを受け取ると、はるかに賢くなります。LSPを設定して使用してください。まだ型付き言語を使用していない場合は、お願いですから、型付き言語を使用してください。そうすれば、型を介してチェック可能なエラーがコードにあるとき、それらのエラーをエージェントにフィードバックでき、修正できます。
Open Codeはデフォルトでこれを行います。Claude Codeはそれを追加しました。まだ完全にサポートされていません。Cursorはこれをデフォルトで非常にうまく機能させています。
優れたリンティングとコードルールと型安全性があると、突然、これらのエージェントは最初のパスで起こしたであろうエラーの多くを修正でき、最初に機能する可能性が高い結果を持ってきます。
そして、特にエージェントMDは本当に重要な部分でもあります。Claude Codeチームは、内部リポジトリのClaude MDファイルを1日に複数回変更していることを知っています。
チームの誰かがClaudeが何かのために間違った道を進んだことに気づいたら、次回はそうならないことを望んでいません。CloudMDファイルに行き、「ねえ、それをしないで」という指示を追加します。
これを考える良い方法は、生成されたコードから行うすべての手動編集が、エージェントMDの改善の機会であるということです。
次の部分は、堅牢なバックグラウンドエージェントインフラに投資することです。VMとサンドボックスで動作する完全な開発スタックを取得してください。設定は難しいですが、価値があります。あなたのエンジニアは今、複数を並行して実行できます。
コードレビューがすぐにボトルネックになります。それは私が実際に追加するもう1つのことです。ステップゼロのようなものとして。これに入るのに本当に苦労している場合は、少なくとも、リポジトリにAIコードレビューツールを追加してください。
それらはたくさんあります。それらのいくつかについて論争があります。個人的には、主にGrapileとCode Rabbitを使用しています。
すべての個人的な作業とサイドプロジェクトでGrapileを使用しています。チームはT3 Chatに対してCode Rabbitをまだ少し好んでいますが、両方とも本当に良いです。かなり良い他の多くのオプションもあります。
これらのことに取り組むのは非常に役立ちます。AIの価値を非常に迅速に見る素晴らしい方法です。ええ、コードレビューがボトルネックになりますが、唯一のコードレビューとしてではなく、それを補強するために、AIコードレビューも使用してください。
AIに間違いをキャッチしてもらうのは、人間がレビューする前に、とても素晴らしいです。
また、重要な呼びかけとして、セキュリティの問題を理解してください。リスク回避をやめて、アクセスのブロックを解除するために必要なことを行ってください。ここに絶対に同意します。
そして、初期のキャリアのエンジニアでさえ、私は同じことを言います。これらの人々にデプロイメントへのアクセスを与えたら、すべてのプロダクションを壊す可能性があると、私は非常に心配していました。
そして今、実際にAIで製品を構築しているとき、重要な部分は、常に機能で最新世代のモデルを使用することです。
堅牢な評価が特に示さない限り、前世代のモデルからASAPでものを移動してください。Geminiか何かを使用している場合を除いて、世代の変更が実際にダウングレードになることは非常にまれです。
数週間ごとに変更を加える必要があります。GitHub Copilotモバイルアプリは、まだGPT 4.1とSonnet 3.5でコードレビューを提供しています。それは陽気です。Sonnet 4またはGPT 4oにいることでテーブルにお金を残しています。絶対に。これらのことに精通してください。
ファジー検索の代わりに埋め込みセマンティック検索を使用してください。一般的な埋め込みモデルは、従来のファジー検索ヒューリスティックよりも優れています。
はい、検索はそれらの大きな部分の1つです。現在、これらのハーネスの多くは、CursorやClaude Codeのようなものは、もはや従来の検索を使用していません。モデルが新しいことを学ぶ必要がないように、モデルにそう伝えます。そして、より良い検索セマンティクスを使用して、より良い結果を得るために、静かに舞台裏で行います。
フォームを未記入のままにしないでください。ユーザーに関するコンテキストで構造化された出力を使用して、より良いベストエフォートの事前記入を行ってください。それはクールなアイデアです。もっと考慮すべきです。
絶対に同意するもう1つは、カスタムファインチューニングは死んだということです。それに時間を無駄にするのをやめてください。フロンティアは、ファインチューンに8週間を投資するには速すぎます。
コストは、価格が重要になるには速すぎます。より良いプロンプティングはあなたを非常に遠くに連れて行きます。これは、指示追従が改善するにつれてますます真実になっています。
この点を強調したいのは、私のリストに戻ります。
限界を見つけたら、モデルにプロンプトを書いても、それができない場合は、それを乗り越えようとしてください。そのための戦略は、プロンプトを改善すること、特にプロンプトでより多くのコンテキストを与えること、Claude MD/エージェントMDを調整して、コードベースと物事がどのように機能するかについてより良いリソースを提供することです。
より良いフィードバックをモデルに与えるためのツールを追加します。これはLSPサポート、リンティングなどです。
モデルが限界を見つけたときにそれを超えることができるかどうかを確認してください。わずかに優れたツールを提供し、Claude MDファイルを調整するだけで、どれだけできるかに驚いています。
まったく同じコードベースのまったく同じプロンプトがより良い結果をもたらす可能性があります。
決して元に戻さず、機能するまでプロンプトするという戦略を誓う人々がいます。たとえば、QuadBotを作ったPeteは、その戦略を誓っています。ええ。
彼がここで言っているように、彼は基本的に元に戻したりチェックポイントを使用したりしません。何かが気に入らない場合は、モデルに変更を依頼します。私はまだそこにいません。
個人的には、これらのことを最初の試行で正しく行うための構造を学ぶために、主に元に戻すのが好きです。しかし、これは人によって異なります。
それに取り組み、それで遊び、実験してください。これらのツールだけでなく、自分自身の限界を押し進めることを本当に試すべきです。奇妙で不快に感じるでしょう。
価値が見えない場合は、まだそこにいません。見えるまで押し続けてください。非常に才能のある多くの開発者が、これらのツールで不条理なことをやっています。そこに到達できますが、もっとそれで遊んでください。
本当に賢い人々といえば、Neanがチャットにいます。NeanはStylexの作成者です。これは、私が今まで見た中で最もクールなスタイリングライブラリの1つで、大規模にMetaでスタイリングを処理するために使用されました。
ライブラリは超クールです。Neanは超スマートです。Neanはちょうどチャットで、元に戻すことはモデル固有の種類だと言いました。Codexは、それが行う悪い変更を修正するのがはるかに優れており、Opusはそれほど優れておらず、元に戻すことで恩恵を受けます。
これは、これらのことを実験し、もっと遊ぶことから得られる知識です。ただそれをやらなければなりません。雑草に入ってください。手を汚してください。不快になってください。
少なくとも少し不快でない場合は、十分に努力していません。それは厳しい現実ですが、私たちが今いるものです。頭の中とあなたの仕事でこれらの限界を押し越す必要があります。
Raulからのこの投稿のより楽しいものは、ここにはもっと話したいことがあるからです。評価の構築は不可欠です。
迅速なモデルアップグレードの決定を行うために、多くの評価を構築する必要があります。それらは完璧である必要はありませんが、少なくともモデルを互いに相対的に比較できるようにする必要があります。ほとんどの決定は、パレートコスト対ベンチマークパフォーマンスプロットで明確になります。ええ。ええ。
ベンチマークをバイブコードするのはとても簡単です。始めるのに最適なものの1つです。AIがあなたとあなたの仕事のためにうまくやっていない、またはうまくやっていないことに気づいたら、それをベンチに分けてください。
クイックな奇妙なワンオフベンチマークを作成してください。自分の評価をカスタマイズして構築するのはとても楽しいです。私はそれでたくさん楽しんできました。他の人がそれを行いやすくするためのツールを出すつもりでしたが、もはやその必要を感じていません。ただバイブコードしてください。
ASDKとOpen Routerを使用するように指示して、思いっきり行ってください。
ここの最後の部分、そしてこれは企業のリーダーにとって不可欠です。私も自分自身で同じことをしようとしています。すべてのエンジニアにAIで構築することを奨励してください。
すべてのコードベース、構造化された出力、セマンティック類似性エンドポイント、サンドボックスコード実行などからモデルを呼び出すためのプリミティブを構築してください。
非常に良いものがたくさんあります。最後の部分。これは私が本当に内面化しているものです。推論支出についてそれほど心配するのをやめてください。あなたの推論損益は大幅に高くする必要があります。
コストは、これが重要になるには速すぎます。それは年間x百万ではありません。それは次のy週間の週あたりxを52で割ったものです。ええ。今週の推論請求が週に3,000ドルの場合、新しいものが出荷され、変更され、異なる動作をするにつれて、週ごとに上がるのと同じくらい下がる可能性があります。
物事は本当に、本当に、本当に速く変化しています。そして、これらすべての新しいことを試すために、あなたの道から外れるべきです。
個々の開発者へのアドバイス
さて、私はこの多くがリーダーに焦点を当てていたことを知っています。そして、見ている人全員、実際、見ているほとんどの人はおそらくマネージャーではありません。おそらくIC、意欲的な開発者、またはコードで独立して作業している人々です。
あなたの職場でそのタイプの賛同を得られない場合、これらすべてのことができない可能性があります。できる限りあらゆる機会を見つけて、それを独立して行ってください。できるなら、職場にこっそり持ち込んでみてください。
そして、それがうまくいかない場合は、より良い仕事を見つけてください。たとえば、Rampが採用していることを知っています。Raulは実際に私にそれを叫ぶように頼みました。
だから、これを書いてくれたRaulに叫びます。興味がある場合は、彼をチェックして彼と話すべきです。この投稿へのリンクは説明にあります。
これを行うことができる場所を見つけてください。サイドプロジェクトで独立して自分で場所を作ることができます。彼らがそのタイプのことを許可している場合、職場にこっそり持ち込む方法を見つけることができます。
一般的に、今まで以上に、許可ではなく許しを求めることはほぼ不可欠に感じます。職場がこれらのツールの使用を許可しない場合は、とにかく使用してください。
同僚よりもはるかに先を行き、会社の伝道者と見なされるか、そのために解雇され、他の場所での就職面接で語るべき信じられない話があります。
RaulのようなところにPeteに行って、「ねえ、職場にAIを持ち込む方法についてあなたの投稿のすべてのことを試しました。誰も光を見たくなかったので解雇されました。Rampで働くことがどのようなものかについて話すことはできますか?」と言った場合、それは良い会話になることを約束します。
あらゆる意味で限界を押してください。それが私がここで伝えたい本当のテーマです。ツールをどれだけ使用できるか、ツールが何ができるか、そしてあなたの周りの人々があなたの職場で喜んで許可するものの限界を見つけてください。
それらの限界に対してできるだけ強く押し、それがどこに連れて行くかを見てください。
まず、それらの限界がどれだけ離れているか、これらのシステムがどれほど有能であるか、それらの限界をどれだけうまく回避できるか、そしてこれらすべての結果としてどれだけのことができるかに驚くでしょう。
そして、あなたのマネージャーが納得していない場合は、このセクションを送ってください。ちょっと、テック企業Xのマネージャーさん。
エンジニアにこれらのものを使用させることは非常に重要です。最高のエンジニアは、ほとんどの時間、仕事の大部分を支援するためにAIツールを使用するという動きをすでに行っています。
そして、従業員にこれを許可していない場合、あなたは意図的に彼らを遅らせており、彼らは去り、あなたの会社は失敗するでしょう。
開発の世界でAIに反対することは、何らかのクレイジーな高貴な姿勢やユーザーを保護する方法ではありません。それは、会社の最高の開発者を怒らせ、彼らが勝つのを妨げる方法です。
勝ちたいなら、チームに最高のツールを使用させる必要があります。そして今、それらのツールのほとんどにはAIが含まれています。くだらないことを乗り越えてください。従業員に使いたいものを使用させれば、彼らがどれだけ生産的になるかに驚くでしょう。
ここで言うべきことはすべて言ったと思います。これは、先を行く方法についての非常に楽しい深い掘り下げでした。トップコメントがすべて何になるかは分かっています。ねえTheo、私は学生です。どうやって追いつきますか?
分かりません。この時点で学生でないことに感謝しています。答えを見つけたら、将来それについてのビデオを作成します。
しかし、今のところ、構築し続け、出荷し続け、物事を行い続け、限界を押し続ければ、おそらくどこか素晴らしいところにたどり着くでしょう。これが今回のすべてです。追いつくのに頑張ってください。そして次回まで、ピースナーズ。
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