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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 2 件
理解がボトルネックだという主張とその循環 — 説明を生成した側が検証対象であるとき
エージェントがコードを作る速度が人の読む速度を超えたとき何が残るかを扱った記事が議論を集めました。著者は検証のための理解から参加のための理解へ目標を移そうと提案し、3つの仕掛けを出します。ところがコメントで出た最も強い反論は、その説明自体をモデルが書くなら検証が成り立つのかという循環の指摘でした。提案された仕掛けのどれがこの反論に耐え、どれが耐えないかを切り分けます。
2026-08-14 · 13 分で読めます #engineering-culture#code-review#developer-experience#documentation#ai-assisted-developmentScarfはなぜ7年使ったHaskellを惜しみつつ手放したのか — 言語選択の本当のコスト
Scarfは7年間プロダクションで動かしてきたHaskellを、Pythonへ移行しつつあります。興味深いのはその理由です。創業者のAvi Pressは、Haskellが信頼性・型安全性・性能という約束の多くを守ったと率直に認めたうえで、決め手になったのはコンパイル時間とエコシステムの摩擦だったと述べます。複数のAIエージェントがブランチを並行して探索する開発スタイルでは、コールドビルドの待ち時間がささいな不便から最大のコストへと変わっ
2026-07-11 · 16 分で読めます #haskell#python#engineering-decisions#compile-times#ai-assisted-development