📅
週報：里帰り出産
やったこと
- 技術記事2本しっかり読んだ
- AI以前：コストは「積み上がった成果物の量」で決まっていた
- AI時代：コストは「積み上がったものをどれだけ理解してないか」で決まる
AIが沢山知ってることと、その業界の専門的な課題を知ってるかは全く別
LLMは極めて広範なコーパス（数千のシステムのコード、ドキュメント、ポストモーテム）で学習されています。ある意味で、これらもヒューリスティクスの領域で何か
ここはモデルが解釈できる力の向上と、コンテキストの補完で何とかなるのではとも思う。説明の手間はあるけれども。コストの部分は以下のように解釈した。
コードを書く → 以前は高い、今は安いコードを理解する → 以前はタダ。書いた本人が理解してたから。今は高いコードを書き直す → 以前は高い、今は安い書き直すべき場所を見つける → 以前は普通、今はめっちゃ高いなぜそう書いた？という意図の負債を産まないように作っていかないと👆の状態になる。ADRとかの価値がここで発揮されそう。「意図の負債」って言葉良かったな
プロンプトをCLIのコマンドのようなものとして捉えて（これは自分がそう解釈しました）、作業者によって差異がでないように、でも効率が良くなるようにブラッシュアップしていってるのが良かった。
ここからは、バイブスは禁止にし、全てコマンドを叩いて、設計書やソースコードを生成していく形で開発を行いました。直接プロンプトを入力してエージェントに仕事をさせることもできますが、それは禁止にしました。理由は、アウトプットの品質が個々人のプロンプトの作成能力に依存してしまい、開発が属人化してしまうからです。修正が必要なときは、プロンプトファイルを修正して再度色々とやり直すか、問題記述票（レビュー指摘票）を作成してAIエージェントに修正させるか、のいずれかのみ許可しました。
あと純粋に、モックをHTMLにしてお客さんの手元で動かせるように丸々渡しちゃうのも良かった。
- 里帰り出産でここからずっと妻の実家に行くので準備
感想
荷物運んだり美容室行ったり、運転する機会も増えた。ペーパードライバー研修行ってて本当よかった。
出歩くことも減るだろうから、友人と飲んだりいいところでご飯を食べるなどした。改めて人のためにお金使ったほうが幸福度が高いなどと思った。