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。
AIで開発しながら、本当に使えるものを発信します。
東京を拠点に活動するエンジニア、スティーブン・サックスです。いまはアジェンティック・エンジニアリングに全力で取り組んでいて、ここ数年で最も仕事に夢中になっている時期です。
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をうまく使うとは、双方向の教え合いです。
エンジニアが仕様を定め、計画を書き、タスクを定義し、ずれを修正していきます。実行を担うのはAIですが、修正を重ねるたびに次のやり取りが形作られ、AIが浮き彫りにするギャップが、自分に何が足りなかったかを教えてくれます。どちらか一方だけでは、全体像はつかめません。
AIの出力が期待外れのとき、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、たいてい必要なのは、より明確な説明か、より小さなタスクでしょう。良いインプットを用意することも、モデルが限界に達したと見極めることも、こちら側の責任です。
自律型AIワークフローの品質は、ゲートの品質次第です。
別のモデルが仕事を検証してくれるのは、確かに助かる場面です。ただしAIは、コードや人間とは異なるかたちでずれていくため、AI固有の失敗カテゴリが存在し、ガードレールはそれを減らす役目を担います。複数回実行することで、一度のパスでは見逃したものまで拾えるでしょう。どこまで自律性を手放すかは、自分が引き受けるリスクに見合ったレベルの管理を維持できるかという問いです。
