AIによる開発:Codescribbleデバッグの悪夢

2025-01-26
AIによる開発:Codescribbleデバッグの悪夢

著者は、シンプルな共有テキストエディタであるCodescribbleを構築するために、大規模言語モデル(LLM)を使用しました。初期開発は驚くほど高速で、ほぼ完全にLLMによって駆動されましたが、デプロイは大きな頭痛の種となりました。生成されたコードは、ハードコーディングされた値、不整合なメソッド、そして壊れた自動デプロイスクリプトに悩まされました。最終的に、著者は予想以上に多くの時間をLLMによって導入されたエラーのデバッグと修正に費やしました。この経験は、開発者が基盤となるテクノロジーをしっかりと理解し、AI生成コードを綿密にレビューする必要があることを浮き彫りにしています。AIを盲目的に信頼することは、大きな非効率性や逆効果をもたらす可能性があります。

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開発

RAGを超えて:思考を強化する知識管理システムの構築

2025-01-02
RAGを超えて:思考を強化する知識管理システムの構築

この記事では、思考を強化することを目的とした知識管理システムであるZettelgardenの設計思想を探っています。著者は、紙のカードからデジタルノートへの進化を振り返り、デジタルシステムは検索やリンクの利便性を提供する一方で、物理的な近接性によって促進される偶然のつながりを失ってしまう点を指摘しています。著者は、AI支援による知識管理における自動化とRAG(Retrieval Augmented Generation)モデルへの過度の依存を批判し、大規模なデータセットの処理における限界と、個人の理解と知識処理の軽視を主張しています。Zettelgardenは、個人のノートの重要性を強調し、ユーザーにコメントや洞察を追加することを奨励し、独自のカード構造を通じてアイデア間のつながりを促進します。著者は、知識管理の未来は人間とコンピューターの協働にあり、コンピューターが組織化を担当し、人間が思考と理解に集中すると考えています。

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開発