誰もがAIの使用が上手になっています：バイブコーディングに関する考え

会議や展示会で何が起こっているのかを見ることができます。エンジニアに何をしているのか尋ねたり、CEOに相談したりできます。

あなたが見ているところはどこでも、物事は猛烈な速度で変化しています。

エンジニア、および非エンジニア

キーボードを実際に使用してコードを書く人と、抽象的なレベルで人やプロセスを管理する他の人との違いは何ですか？

さて、AI時代には、そのギャップはすぐに小さくなります。

しかし、コーディングの方法を知っている人、特にエンジニアリング方法を知っている人にはまだ重点が置かれています。コーディングは自動化されていますが、エンジニアリングは依然として人間のドメインの創造的な要素です - 今のところ。

私は最近のAI Daily Briefのエピソードを聴いていました。そこでは、Nathaniel Whittemoreが「Swyx」として知られるShawn Wangと、エンジニアリングの役割の評価について話しました。

「ビルダーが構築しているものの脈拍を維持することは、関与している人々にとって常に価値がありました」とSwyx氏は言います。

しかし、2人は、新しいコードベースでプロジェクトの開発が容易になっているため、現在、「構築」があいまいな用語になりつつあることを認めました。あなたはAIにあなたが望むものを伝えるだけで、それはそれを構築します。

そうは言っても、エンジニアリングコミュニティのためにイベントをまとめる際に、Swyxはこの努力が業界自体にとって不可欠であると考えています。

「キーボードを手にしている人たちは、集まる場所も必要です」と彼は言いました。これらのイベントのいくつかについては、出席者がエンジニアリング能力を公開または証明する必要があると述べました。

モデルコンテキストプロトコル

その後、これがロジスティック的にどのように機能するかを考える際に、2人はGitHubに住んでいるモデルコンテキストプロトコルと呼ばれる新しいツールと、それがどのように使用されているかについて話しました。

MCPは、LLMを必要なコンテキストに接続します。

このユーティリティには、事前に構築された統合、クライアントサーバーアーキテクチャ、API、およびClaudeデスクトップなどの環境が含まれます。

「ホスト」はLLMSであり、「クライアント」は1：1のサーバー接続を提供し、サーバーはコンテキスト、データ、プロンプトを処理します。このシステムは、リクエスト、結果、エラーなど、さまざまな通信イベントに輸送層を利用しています。

「あなたは1つのモデルに固執していません」とSwyxは、これらのセットアップがどれほど多用途であるかを説明する際に指摘しました。

軌跡とタイムライン

関連技術の「S曲線」に注目して、Swyxはムーアの法律を呼び起こすイノベーションのタイミングについて議論しました。

「あなたが正しければ、早く、あなたはまだ間違っている」と彼は言った。企業が「コストプラスモデルから、結果を提供するモデルへの移行」に言及しています。

シェークスピアを言い換えると、彼はGoogleのような企業で、「MCPに、またはMCPにしない」と尋ねていると示唆した。

そして、実装者には別の質問があります：

「私の仕事はどれくらいですか？」

MCPのタイムラインに関しては、Swyxは潜在スペースでもアレックスアルバートの作品を引用しました。

「当面の反応は良かった」と彼は言った。 「多くの差し迫った関心がありました。すぐにフォロースルーがあまりなかったと思います。」

AIエージェントの影響：およびその他のモデル

その後、SwyxはLilian Wangの貢献を提起しました。彼は、AIエージェントを「LLMメモリ計画ツールの使用」と定義したと述べました。

彼はまた、頭字語の影響に基づいて彼自身の定義をレイアウトし、このタイプの作品の多くが障害または構造化されていないと考え、人々が本当に理想的にエージェントエンジニアリングを適切に定義できると考えています。

「私」は、意図と強度、目標、評価を表していると彼は言った。

「M」はメモリです。 「P」は計画です。

「A」は権威です。

「（エージェント）は不動産業者のようだと考えてください」と彼は言い、エージェントには専門的な知識があるべきだと示唆した。

「C」はコントロールフローであり、「T」はツールの使用であり、誰もが同意できると彼は言いました。

Swyxは、「タイトなフィードバックループ」を要求し、企業で「有機的に牽引力を奪う」処理を行いました。

バイブコーディングの実際の定義

会話のこの部分は、人々が「バイブコーディング」という用語を使用するさまざまな方法の明確な目の評価として、私にとって絶対に魅力的でした。

Andrej KarpathyやRiley Brownのような人物が、コードを作成できるAIで作業するこの慣行をどのように定義しているかについて書きました。

しかし、このフレーズには2つの解釈があり、それらは根本的に異なります。

デュオが言及したのは、人間のプログラマーがコードの雰囲気を手に入れて、それを専門家として分析できるということです。

しかし、他の定義があります。

「雰囲気のコーディングは文脈から外れてしまいます」とSwyxは言いました。

この後者の解釈では、コードの雰囲気を呼び起こし、AIにそれを把握させるため、専門知識は必要ありません。

しかし、このようにして、彼は、あなたはトラブルに巻き込まれ、ドルを無駄にすることができると彼は言った。

バイブコーディングのベストプラクティスに関しては、Swyxはレガシーコードの問題に対処し、バイブコーディングの制限について適切な懐疑論を扱うことを提案し、スペースのサンプリングを提案しました。

ここに何かがあります」と彼は言った。コードの民主化に対する熱意を示している。

エンジニアとエンジニアリングとの位置を保つ

上記のすべてに加えて、人々はリーダーであろうと建築者であろうとその両方であろうと、何らかの形の専門知識を必要とするでしょう。新しいコーディングの世界をどのように見ているかに関係なく、人間のために再スキルすることがパズルの一部になるという疑問はほとんどありません。ハーバードのこのリソースは、課題に取り組むことについて語っています。

「新しいテクノロジーが組織に統合され、より多くの頻度で、私たちの働き方を変え、専門家が適応し、学び続ける必要性がより重要になります。」

同意します。

これはすべて、企業が今後の道を探しているこの時点で非常に有益です。 AIが一年の残りを通して定着し続けているため、今日のビジネスの深い分析を続けましょう。

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