ブラム・コーエンが「雰囲気コーディング」とAI支援開発手法を批判

『バイブ・コーディング』の問題点

ブラム・コーエンの記事は、『バイブ・コーディング』と呼ばれる開発手法を批判しています。これは、チームがAIコーディングアシスタントを使用しながら、意図的に基礎となるコードを見ないというアプローチです。彼はこれを『暴走したドッグフーディング』と表現し、自社製品を使うことが合理的な限界を超えたカルト的な活動になっていると論じています。

Claudeソースコードの事例

記事はClaudeのソースコード流出を事例研究として引用しています。コーエンは、流出したコードを調査した人々が、『エージェントとツールの両方であるものが大量にある』という重大な重複問題を発見したと指摘しています。彼は、なぜ開発者自身がこれに気づかなかったのか疑問を呈し、『フードの下を見ることは不正行為だ』という『バイブ・コーディング』の考え方に起因するとしています。

実践的なAI連携アプローチ

コーエンは、AI支援開発に対するより積極的なアプローチを提唱しています：

• 特定のコード品質問題についてAIと対話を始める：『このコードベースを到達不能コードについて監査しよう』や『この関数は目が痛くなる』など
• 実行可能な項目が浮かび上がるまで議論する
• 何をすべきかを説明し、『私がこれ以上考えることがなくなり、機械が訂正を必要とする愚かなことを言わなくなる』まで議論を続ける
• 『質問モード』を使用して例を歩き、推論を共有し、AIが間違っているときは修正する

具体的なワークフローの例

コーエンは、コード整理のためにAIと協力する方法の具体的な例を提供しています：

「エージェントとツールの両方であるものがたくさんあります。それらをすべてリストアップし、いくつかの例を見て、どれがエージェントでどれがツールかを教えましょう。議論して一般的なガイドラインを考え出します。それから全体のセットを監査し、それぞれがどのカテゴリーに属するかを判断し、間違ったタイプにあるものを移植し、両方であるものについては両方のバージョンを読み通し、それらを一つに統合して最良の部分をまとめた文書にします。」

彼は、十分な往復の議論の後、AIはしばしば『ワンショットでタスクをこなしているように見える』ことができるが、これは真のワンショットではなく、事前に人間による明確なガイダンスがあり、エッジケースや潜在的な問題を明確にしていると強調しています。

核心的な主張

コーエンの主なポイントは、『悪いソフトウェアはあなたが選択するものだ』ということです。彼は、AIが技術的負債を迅速に（時には数年ではなく数週間で）整理するのに役立つ一方で、開発者は依然としてコードに関与し、具体的な指示を提供する必要があると論じています。AIは『「ここにはたくさんのスパゲッティコードがある、整理すべきだ」と自発的に気づくのが非常に苦手』ですが、明確な方向性を与えられると効果的だと述べています。