引用ジャングル

Bolt、v0、スクリーンショットからコードを作成する AI などのツールは、新しいプロジェクトを立ち上げる方法に革命をもたらしています。これらのチームは通常、次のような特徴を持っています。

・デザインや大まかなコンセプトから始める

・AIを使用して完全な初期コードベースを生成する

・数週間ではなく数時間または数日で実用的なプロトタイプを入手できます

・迅速な検証と反復に重点を置く

結果は素晴らしいものになるかもしれません。最近、一人の開発者が Bolt を使用して、Figma のデザインをあっという間に実用的な Web アプリに変えるのを見ました。

2 番目のグループは、日常の開発ワークフローに Cursor、Cline、Copilot、WindSurf などのツールを使用しています。派手さはありませんが、より革新的な可能性を秘めています。これらの開発者は次のとおりです。

・AI を使ってコード補完と提案を行う

・複雑なリファクタリングタスクにAIを活用する

・テストとドキュメントの生成

・問題解決のための「ペアプログラマー」としてAIを活用する

上級エンジニアが Cursor や Copilot などの AI ツールを使っている様子を見ると、魔法のように見えます。彼らは数分で機能全体をスキャフォールディングし、テストとドキュメントを完成させます。しかし、よく観察すると、重要なことに気付くでしょう。彼らは AI の提案をそのまま受け入れているのではなく、常に次のことを行っています。

・生成されたコードをより小さく、焦点を絞ったモジュールにリファクタリングする

・AIが見逃したエッジケースの処理を追加する

・型定義とインターフェースの強化

・ビルド上の決定に疑問を抱く

・包括的なエラー処理の追加

言い換えれば、彼らは長年かけて苦労して得たエンジニアリングの知恵を AI の出力を形作り、制限するために応用しているのです。AI は彼らの実装を加速させていますが、彼らの専門知識こそがコードの保守性を維持しているのです。

若手エンジニアは、こうした重要なステップを見逃してしまうことがよくあります。AI の出力をすぐに受け入れてしまうため、私が「トランプのカードハウス」と呼ぶコードができあがってしまいます。これは、完成しているように見えても、現実世界のプレッシャーで崩れてしまうコードです。