猿と機関銃とaimbot：コーディングチームのためのAIガバナンス
AIコードガバナンスとは、ジュニア開発者やAIエージェントからツールを取り上げることではない。すべての弾丸を標的に命中させ、巻き添え被害を出さないguardrailsを導入することだ。
機関銃はすでに配布されている。 Massimo Chieruzzi（AdEspresso共同創業者、Unkover Chief AI Officer）はこれを見事に言い表した：「AIは時に、自分が機関銃を持った猿のように感じさせる」…
software-architecture
7 posts
恐怖か驀進か：AIコーディングが分ける二つの現実
AIコーディングが機能するのは、どんな混乱からも立ち直れるエリートチームだけ。それ以外に残るのは恐怖とCI失敗と放棄された実験。格差の本質はモデルではない。
同じAIモデルを使う二つのチームを観察すれば、まったく異なる二つの結果を目にするだろう。…
本番環境でのAIコーディング：ほとんどのチームが挫折する理由
ほとんどのチームはAIコーディングを試し、QAに不合格になるコードをリリースし、そして諦める。問題はモデルではない——AIの出力を信頼できるものにするガードレールの欠如だ。
AIコーディングを試すほとんどのチームは、同じ軌跡をたどる。 最初は興奮している。モデルが数分で機能を生成し、それをリリースする。QAがバグを見つけ、修正をリリースする。QAがさらに別のバグを見つける。今度は無関係であるはずの別のmoduleだ。修正は14ファイルに及び、QAはさらに3つの問題を発見する。…
バージョン1は決して問題ではない：AIコーディングと長期保守
AIコーディングツールはバージョン1の生成に優れている。本当のエンジニアリング上の課題はバージョン4から始まる — チームが他のすべてを壊さずに何かを変更する必要が出たときだ。
すべてのAIコーディングデモは同じ流れをたどる。誰かがモデルにプロンプトする。動くアプリが現れる。聴衆は感心する。 当然そうなるべきだ。速度は本物だ。能力は本物だ。バージョン1はAIがループに入ることで確実に速く出荷される。 問題は、バージョン1は決して難しい部分ではなかったということだ。…
AI生成コードと置換可能性の原則
AI生成コードの品質を測る真の基準は、初日に動くかどうかではない。30日目に他のすべてをrewriteせずにそのコードを置換できるかどうかだ。
AI生成コードの品質に関する議論の多くは、生成時点での正確性に焦点を当てている。出力はコンパイルできるか？テストに通るか？仕様に合致するか？ これらは最低限の条件にすぎない。本当のコストについては何も教えてくれない。…
AI Codebaseのための決定的ガードレール
人間のレビューは一貫性がない。AIレビューはさらに悪い。AI生成codebaseに対するスケーラブルな唯一の防御は決定的enforcement — 無視される提案ではなく、ビルドを失敗させるルールだ。
AI生成コードに対する標準的なアドバイスは「注意深くレビューせよ」だ。 このアドバイスは正しいが、スケールにおいては無意味だ。 AI出力をレビューする開発者は、注意力があり、ドメインに精通し、時間的プレッシャーがないときに問題を発見する。それ以外のすべての条件 — つまり大半の条件 — では、見落としが発生する。…
Stanford CS146S は AI coding を正しく見ている。足りない科目はアーキテクチャだ
Stanford CS146S を AIアーキテクチャの観点からレビューし、AI coding への評価は正しい一方で、置き換え可能性を支える設計規律が欠けている点を批評します。
Stanford CS146S は、正式には CS146S: The Modern Software Developer という授業です。担当は Mihail Eric で、2025年秋に初めて開講されたコースです。授業の公式な概要や syllabus の確認には themodernsoftware.dev…