Tokyo, Japanio
Joined January 2008
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最近，個人の趣味ではコードを書いていなくて，AIに「○○の設計・実装を検討し，疑問点や重要な判断点があれば私に質問してください．」「では実装してください．」と指示することだけやっており，これ完全にマネージャのお仕事ですよね！？！？！？わしのやりたいことってこれだったっけ！？！？！？
じゃあ，地理ヲタク女の子VTuber二人が，それも細々とした個人勢じゃなくて，にじさんじやホロライブレベルの超大手事務所所属のVTuber二人が，GeoGuessrの話題や国道トレカ開封で超盛り上がったりする配信はまだなんですか！！！……え！？！？！？もうある！？！？！？日本始まったな！？！？！？
プログラミング単体ではagentに任せるよりも自分でやったほうが良いと感じる部分も残っているんだけれど，コードの修正に伴ってその参照元やドキュメントの修正もするわけで，その点ではagentのコンテキストの大きさ（視野の広さ）には全く敵わないので，結局，自分で書くのを止めたいと思ってしまう．
「Claude Code使ったことある？」
「ない」
「"Discombobulating..."の訳は？」
「混乱させています」
「"Flibbertigibbeting..."」
「そわそわ落ち着かない」
「"Concocting"」
「調合しています」
「"Pontificating..."」
「講釈を垂れています」
「……Claude Code使ったことある？」
「ない」
Agent Skillsを作成・保守していて思うけれど，結局，保守性・拡張性その他の観点からなるべく各スキルの責務を小さくして，他のスキルその他から呼び出しやすい形に保つことが重要で，結局これはソフトウェアエンジニアリングやんけ！という．まあ，これもパラダイムシフトが訪れるのかもしれないが．
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GPT-6 Astra UltraとOpus 5.5 Maxの各々にコードレビューさせて，それらの質をしょっちゅう比べてるんだけれど，明らかにOpus 5.5 Maxのほうが指摘が多い（本質的な指摘も多い）かつ細かいんだけれど，そんなもんなんかねー？レビューで主に使っているのは
github.com/Cryolite/agent-sk… なんだけれど．
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「コーディング AI のクレジットが足りない」だと！？！？！？Test-Driven Development がまずテストありきであったように， Credit-Driven Development (CDD) ではまずクレジットありきなのですよ！！！まずクレジットを入れること！！！これが CDD の基本ですよ！！！ さあ，皆さん一緒に CDD！！！
Credit-Driven Development (CDD) とは，「作りたいものがあるからコーディング AI を使う」のではなく，「コーディング AI のクレジットが余っていてもったいないから作るものを探す」という，目的と手段が完全に逆転したまったく新しい開発手法である！
シェル操作を完全に AI に任せるのには若干の抵抗感があるのですが，一方で，車の運転という，日本で1年間に数千人が死亡するような操作を完全に AI に任せるのには何の抵抗も感じていません．これは矛盾した感情だと思うのですが，この感情の根本にあるのは何だと考えますか
chatgpt.com/share/6ac9cc6b-2…
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シェル操作を完全に AI に任せるの，いまだに若干の抵抗感があるんだけれど，考えてみれば車の運転という，日本で1年間に数千人が死亡するような操作を完全に AI に任せるのには何の抵抗も感じてないんだから，人間って矛盾した生き物だよな……感情を捨てろ！！！覚悟をキメろ！！！AI！！！AI！！！
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技術選定の調査やレポート作成を全面的に AI に任せている自分からすると，この無駄な車輪の再発明はむしろ激減すると予想していたんだけれど，エンジニアでなければそもそも技術選定というフェイズが存在することを知らないからそうなるのかも．
ソフトウェア開発って
「世の中に無いので必要に迫られて作る」
とか
「世の中に無いので商機を見出して作る」
とか
そういう同期がメインだとおもってたけど、
AI駆動開発でわりと簡単にある程度のソフトウェアならつくれるようになっちゃったこともあって
「すでに完璧な上位互換が存在していて作る意味が無いのに、よく調べず車輪の再発明する」
みたいなのがかなり散見されるようになってきたな…
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anond.hatelabo.jp/2026090622…
この人のどこが論理的なのかがさっぽり分からない．解決というのはお互いが言語化して共通したラインに歩み寄る行為であるところ，この人は他人にだけ言語化を求めつつ，自身の解決ラインは言語化しないまま「納得」などという感情的な解決ラインに甘えたままだと感じる．
PyTorch でモデル `model` のスナップショットを保存する際には `torch.save(model, path)` と `torch.save(model.state_dict(), path)` が考えられて，後者は前者と比較して任意コード実行のセキュリティ問題が無いことやリファクタリングに対する頑健性があり，
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で，その面倒というのは決して無視できるものではないのではないかというのが私の主張なので，その議論を ChatGPT としていた．
chatgpt.com/share/6a792bf5-f…
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PyTorch におけるモデルの serialize/deserialize の問題に関する ChatGPT との壁打ち，「serialization の対象となる ownership graph」と「forward computation の dataflow graph」の分離という妥協案を考えたので評価してもらった．
（以下は前回の続き）
chatgpt.com/share/6a793a08-d…
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