AIへの良い指示、実装詳細から文脈と制約へ

記事はこれを固定された最善慣行ではなく、動き続ける的として捉えている。モデルがコードベース全体を探索できず、長い自律作業も苦手だった時代には、ファイルを開く、メソッドを直すといった作業分解が、AIを見失わせない合理的な手段だった。検索し、ファイルを読み、既存パターンを調べられるエージェントはこの計算を変える。作業を分解する役を人間が担う必要がなくなるからだ。

委任の線引きにも触れている。AIに実装詳細を選ばせても人間の役割は消えない。問題と完了条件の定義、コードに表せない業務知識の提供、制約と露出の設定、出力の検証、本番リリースの最終判断は人に残る。記事はドメインの区別も挙げる。例えばcustomer、applicant、contractHolderが本当に別の業務概念である場合、その違いは命名の好みではなくドメインモデルを反映しており、AIがコードだけから推測できるとは限らない。

議論には注意も添えられる。詳細な指示はAIが検討する選択肢を狭め得るため、実装方針を調査・比較させるべきだと著者は提案する。だが委ねる範囲が広いほど、失敗を捕まえるために何を確認するかを事前に決める重要性が増し、テスト、レビュー、差分確認、ロールバックのない作業を無条件に任せるべきではない。