AI はウェブエンジニアであることの意味を再定義しています。
私は AI を使って開発し、実際に機能しているものについて書いています。
スティーブン・サックスです。東京を拠点とするフルスタックエンジニアです。アジェンティック・エンジニアリングに全力で取り組んでいます。ここ数年で最も仕事に夢中になっています。
試行錯誤の結果は、このサイトの記事と、ウェブプロジェクト向けのオープンソース Claude Code ワークフロー GAIAに蓄積されています。
英語で執筆し、すべての記事を日本語に翻訳しています。ここ日本のエンジニアコミュニティに届けるために。
私が信じていること
AI をうまく使うことは、双方向の教育的な関係です。
エンジニアが仕様を定め、計画を書き、タスクを定義し、ずれを修正します。AI が実行します。しかし、修正のたびに次のやり取りが形作られ、AI が露わにするギャップから、何が足りなかったかを学びます。どちらか一方だけでは、全体像はつかめません。
AI の出力が悪いとき、その原因のほとんどはインプットにあります。
モデルは渡されたものでしか作業できません。結果が間違っているなら、必要なのはたいてい、より明確な説明か、より小さなタスクです。良いインプットを準備することはあなたの責任です。モデルが限界に達したことを見極めるのも同様です。
自律型 AI ワークフローの品質は、ゲートの品質次第です。
モデルが他のモデルの仕事を検証できるのは助かります。しかし AI は、コードや人間とは異なる方法でずれていきます。AI 固有の失敗のカテゴリがあります。ガードレールはそれを減らします。複数回実行することで、一度のパスでは見逃したものが捉えられます。どれだけの自律性を手放すかは、自分が引き受けるリスクにどれだけの監視が見合うかという問いです。
