ここ数ヶ月、Rahul GargがAI支援プログラミングにおける摩擦を減らす方法に関する一連の投稿をここに公開しました。これらのアイデアをより実践しやすくするため、彼は今これらのパターンを運用可能にするオープンソースフレームワークを構築しました。

AIコーディングアシスタントはすぐにコードに飛びつき、サイレントで設計判断を下し、会話の途中で制約を忘れ、実際のエンジニアリング基準に対して誰もレビューしていない出力を生成します。Latticeは、戦場で実証されたエンジニアリング規律（クリーンアーキテクチャ、DDD、設計ファースト手法、セキュアコーディングなど）を埋め込んだ、3つの階層（アトム、分子、リファイナー）で構成されるコンポーザブルなスキルと、プロジェクトの基準、決定事項、レビューインサイトを蓄積する生きているコンテキストレイヤー（.lattice/フォルダー）でこれを修正します。このシステムは使用するにつれて賢くなり、数回の機能サイクル後、アトムは一般的なルールを適用するのではなく、あなたのルールを、あなたの歴史に基づいて適用するようになります。

Claude Codeプラグインとしてインストールしたり、任意のAIツールで使用するためにダウンロードしたりできます。

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同僚のWei ZhangとJessie Jie XiaによるStructured-Prompt-Driven Development (SPDD)に関する記事が非常に多くのトラフィックとかなりの質問を生んだことも、ここで触れておく価値があります。そこで彼らは、12の質問に答えるQ&Aセクションを記事に追加しました。

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Jessica Kerr（Jessitron）は、会話ログを扱うツールを構築するという楽しい話題を投稿しました。彼女はそこに含まれる二重のフィードバックループを指摘しています。

ここには（少なくとも）2つのフィードバックループが動いています。1つは開発ループで、Claudeが私の要求通りに動作し、私がそれが本当に望むものかどうかを確認します。[…] もう1つはメタレベルのフィードバックループで、「これは機能しているか」というチェックを、抵抗を感じたときに行います。苛立ち、退屈さ、苛立ち——これらの感情は、私にとって、この作業がもっと簡単になるかもしれないというシグナルです。

ここでの二重ループは、私たちが構築しているものを変えるだけでなく、それを構築するために使用しているもの自体も変えるものです。

ソフトウェアを使ってソフトウェアを構築する開発者として、私たちには自分自身の作業環境を形作る可能性があります。AIによってソフトウェアの変更が非常に速くなった今、デバッグを容易にするためにプログラムを変更することは即座に報われます。また、これは楽しいことです！

確かにその通りで、エージェントはソフトウェア開発の失われた大きな喜びの1つ——問題と私の個人的な好みにぴったり合うように開発環境を形作る喜び——を（再）発見することを可能にしていると思います。以前、私はこれをInternal Reprogrammabilityという名前で書きました。これはSmalltalkやLispコミュニティの中心的な特徴でしたが、複雑で洗練されたIDEの普及とともにほとんど失われてしまいました（ただし、Unixコマンドラインはその魅力の一端を示しています）。

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Ashley MacIsaacはケープ・ブレトン出身のミュージシャンで、フォークの影響を受けた音楽を演奏しています（私は彼のアルバムをいくつか持っています）。Googleが生成したAI概要で、彼が性的暴行などの犯罪で有罪判決を受け、全国の性犯罪者登録簿に載っていると主張されました。これは完全に誤りで、同じ名前の別人と混同したものです。MacIsaacはGoogleを名誉毀損で提訴しています。

「これは検索エンジンが単に何かをスキャンして他人の話を伝えているだけではありませんでした […] それは彼らによって公開されたものです。そして私にとって、それは名誉毀損です。GoogleのAIがそのコンテンツを公開するのを防ぐガードレールがありませんでした。」

MacIsaacの主張は、Googleが自ら管理するツールが公開する内容について責任を負うべきだというものです。MacIsaacは本当の被害を受けました。評判だけでなく、コンサートがキャンセルされ、出演にも影響が出ています。

「私はメディア企業が公開したものから具体的な恐怖を感じました」と彼はThe Canadian Pressとのインタビューで述べました。「自分がどういう人物だとレッテルを貼られたせいで、ステージに上がることに自分の安全を恐れました。そして、これがどれくらい続くのかわかりません。」

テック企業は自らの行動の結果を回避しようとしがちです。規模で公開されるものを監視することの難しさには本当の問題がありますが、それは彼らが直面すべき責任です。

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Stephen O’Grady（RedMonk）は、大手テック企業がAI構築にどれだけ支出しているかを真剣に分析しています。関与する金額は驚異的で、絶対額（1000億ドル超）だけでなく、関与する企業の収益との比較でも顕著です。Amazon、Alphabet、Microsoftなどの企業は収益の50%以上（利益ではなく）を支出しています。MetaとOracleは収益の75%に達するか超えています。

このレベルの投資は10年前には考えられませんでした。今日では、それは参加費のようなものです

注目すべき例外があります。Appleです。彼らは明らかに「Think Different」を実践しており、チャートを見ると収益の10%程度に近いようです。

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エージェント指向プログラミングについて話す人のほとんどは、ClaudeやCodexなどのクラウドモデルを使用しています。誰もが、これらが最も強力なモデルであり、11月の転換点を引き起こしたものであることに同意しています。しかし、特にデータを送信し、高額な料金を支払わなければならない場合、最も強力なモデルを使う必要があるのでしょうか？Willem van den Endeは代替案を検討しています。つまり、ローカルモデルで十分だという考えです。

前提
- 私たちは皆、これを解明している最中です。
- ハーネス（コーディングエージェント＋「スキル」＋拡張機能）の品質は、モデルと少なくとも同じくらい重要です
- オープンなモデルとオープンなコーディングエージェント＋カスタム拡張機能の実行には時間がかかりますが、理解と工学的努力が複利で積み重なる安定した基盤という点で報われます
- オープンでローカルなモデルは、私にとって、コーディングエージェントを使った日常業務に十分な品質に達しています

この投稿では、ローカルモデル作業のためのセットアップの詳細を説明しています。Nonoによるサンドボックス化も含まれており、クラウドモデルを使用する場合でも検討する価値があります——このような強力なツールにはZero Trust Architectureが必要です。

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最後の2つのフラグメントが共鳴していることに気づいたかもしれません。AppleはクラウドAIモデルのゲームに参加しておらず、巨額の資金を節約しています。もしローカルモデルが将来の主流になれば、彼らはかなり賢明に見えるでしょう。Van den Endeの投稿は、Nate B Jonesのポッドキャストに私を導きました。彼は、Appleが50年前の戦略を再現していると主張しています。それから何年も前、コンピュータを使う人は誰でもメインフレームの時間を購入していました。Apple IIははるかに能力の低いコンピュートを家庭や小規模オフィスに置きました。そこからスプレッドシート、デスクトップパブリッシング、そして現代のホームコンピュータが生まれました——メインフレームでは不可能だったことです。

彼は、John TernusがCEOに就任するのは単なる内部昇進ではなく、AIの未来は家庭、オフィス、ポケットの中の洗練されたハードウェアにあるという賭けだと見なしています。もしオープンソースモデルが十分に優れているなら、機密データを含むトークンをAIメガコープに送信するためにお金を使う必要はないでしょう。

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50年前の話といえば、1974年にFred Brooksが私たちの業界で最も影響力のある本の1つを、これらの段落で始めました。

先史時代の光景で、偉大な獣たちがタール坑で死闘を繰り広げるほど鮮明なものはありません。心の目には、恐竜、マンモス、サーベルタイガーがタールの grip（ grip ）に苦しむ姿が見えます。戦いが激しいほど、タールはより絡みつき、どんなに強く巧みな獣でも、結局は沈んでいきます。

大規模システムプログラミングは、過去10年間でそのようなタール坑であり、多くの偉大で強力な獣たちがその中で激しくもがいてきました。ほとんどの獣は動作するシステムを持って現れましたが——目標、スケジュール、予算を達成したものはほとんどいません。大規模なものも小規模なものも、巨大なものも細身のものも、チームが次々とタールに絡みつきました。特定の1つの要因が困難を引き起こしているわけではないようです——どの特定の足も引き離すことができます。しかし、同時発生し相互作用する要因の蓄積が、運動をますます遅くしています。誰もがこの問題の粘着性に驚かされたようで、その性質を識別するのは困難です。しかし、解決するためには理解しようとしなければなりません。

Kent Beckは最近の投稿のタイトルでそのイメージを呼び起こし、それをGenie Tarpitと名付けました。熟練したソフトウェア開発が機能と未来の両方を構築することである理由を説明した後、彼はこれらのAIツールが、良い未来に必要な種類の内部品質を持つソフトウェアを生成するのにうまくやっていないと指摘しています。

私が観察したところ——ジーニーは自然にmuddlingの左下に住んでいます。ジーニーの「もっともらしい否認可能性」のタスク指向は、コードが全く動作しないにもかかわらず成功を主張させます。そして複雑さが複雑さに積み重なり、ジーニーさえも進捗を装えなくなるまで続きます。

エージェント指向プログラミングの時代において、内部品質が重要かどうか、あるいはどの程度重要かは、まだ未解決の問題です。1つの見解は、Laura Tachoが言うように、「開発者体験とエージェント体験のベン図は円である」というものです。適切に整理された要素、良い命名は、ジーニーがコードを理解するのに役立つため、小さな使い捨てシステムを超え続けることができるなら重要です。もう1つの見解は、そのような内部品質は重要ではなく、LLMのギャラクシーブレインが最大のスパゲッティの山でも理解できるというものです。今はまだそうでないかもしれないが、さらに2回の転換点の後には、というものです。

それが根本的な問いです。ジーニーはタール坑を回避できるのか、それともタールの粘着性のある grip に無駄にもがき続けるのか？