昨日 Copilot が何度試しても 403 を返すようになったので、quota 超えてしまったのかと思ったけど、今日になったら普通に元に戻っていた。
コードベースについて全く知識がない状態で、AI に聞きながらキャッチアップした時は AI がもりもり grep して関連ファイルを探してくれて結構時間短縮になった感じがしたけど、大体このへんでこれをやってる、とかが分かってきた段階で、AI に任せて効率が良いタスクがあまり無くなった。
先週から Web 開発業務になったので、少し AI に頼む量を増やしてるけど、やっぱり思った以上には活用出来ていない感がある。
AI 共通化しないでコピペしがちなので、そう言うところは人間が手で直さないといけないし、そこまで画期的に AI でアウトプットが増えている感じはないかな。
みんななんであんなに騒いでるんだろう・・・?
TODO リストが必要な時って明かに目的に向かって走れていない時で、本当に目的が分かっている時は、次にやることが次々に分かって、全くマルチタスクにならない、タスク管理も必要ない状態になる
Web サービス作ってる時の方が時差の影響を感じやすいな。細かい意思決定を何度も繰り返す事が多いので、コミュニケーション数が少ないのは単純に不便が大きい
OSS をやってる時はそもそもコミュニケーションが遅くても良いし大量に同時並列出来るので、時差があってもそこまで問題に感じない。時差が有るぐらいで丁度よい
ライブラリのマイグレーションガイドとか、AI にインプットする前提で書くと効率が良いかもしれない。
マイグレーションを AI にインプットして正くマイグレーションできたかどうかを既存プロジェクトでチェックして、うまくいくようになるまで調整する
AI に出来ない、と分かったもものだけ、自分が作業をするようなイメージかな
調べ物は一旦何も調べる前に AI に聞いてから始めた方が効率が良いかもしれない。AI は面倒臭いという感情が無いのでとっかかりの初速は AI の方がかなり速い気がする。
あまり知識がないコードベース調べる時に AI に聞きながら調べると捗るなぁ・・
docker のトラブルシュートを chatgpt に聞いたらめちゃくちゃ早く解決出来た。こう言うのは LLM 向いてるなぁ
sinon の API とか shell の syntax とか人間が覚えるのがキツい系 API を LLM に聞くのはめちゃくちゃ有効そう
へー、CASIO ちょっと良い機械式時計始めるのか https://www.webchronos.net/news/140163/
このポスト、結構うまく今の AI の特性を言語化できた気がする。
はちゃめちゃなコーディングスタイルで大量にコード書いてライブラリ公開までしてる人がいた。ほとんど AI で書いてたりするのかな
自分が書いてるコードで今の AI で代替出来るものはほとんどないんだけど、ありきたりな Web サービスを作ってる会社なんかだと逆にほとんど AI で賄える感じになってるのかもしれない
こういう別言語の何かを持って来たい系のテクニックは結局何にもならない
https://speakerdeck.com/susisu/tskaigi-2025
頑張るなら TC39 で頑張るしかない。言語に入らないなら流行らない。
CoffeeScript に始まり、あらゆる AltJS が別言語のフリをするのはうまくいかないと教えてくれてる。
ある言語が気に入らないなら、気にいる言語を使うか作るかした方が良い。
そもそも日田じゅんきが黒幕である証拠は無いということは自覚してるのか。見えない脅迫なので、証拠はない、という事をはっきり言っていた。
dagger.io ドキュメント読んでもなんのためにあるのか全然分からなかった。CI/CD のための独自ランタイムがなんで必要なのか分からない。Docker のクリエイターの Solomon Hykes がやってるらしい
日田じゅんきを疑っている理由がなんとなく分かった
NORQAIN 欲しい時計ないなぁ・・・
ライアンと適当に雑談してたら、ライアンはシンギュラリティ起こる派だという事が分かった、自分は起こらない派なので、色々と意見が聞けて面白かった
与沢劇場、色々と気づいたのか、ほぼ全部のデータが消されていて (Youtube は通報から消されたという説をみんな言ってるけど) なんだか平和になってた
与沢劇場本当に怖くなってきた。ここまで具体的におかしくなっていく様がライブ配信されているのは気持ち悪すぎる
差別主義者というレッテルで差別してて草 https://bsky.app/profile/matope.bsky.social/post/3lo6wgejw3227
AI にプログラミングさせるのって、得意じゃない子に無理やり得意じゃない科目やらせてる感じがする
AI が得意なのはどちらかという、コミュニケーションだけの仕事、常識があればあるほど良い、でも専門知識はそれほどいらない、細かいことで間違えてもそこまで問題にならないタイプの仕事だと思う
英語での言い方がわからない場合は、もう deepL で聞くより chatgpt で聞いた方が何倍も良い答えが返ってくる感じがする
deepL はあり得そうな翻訳候補を何件か出してくるだけ (しかも、あまり変わり映えのしないバリエーションしか出してこない)。chatgpt は表現の固さの違うバリエーションとか、いろんなパラメータを変えながら翻訳したパターンを出してきて、自分の欲しい表現にとても辿り着きやすい。
LLM って論理的思考みたいなハードスキルはダメだけど、挨拶とかソフトスキル的な面はとても良くできてる
なんだか人間よりも人間ぽくて、自分の方が LLM よりも機械っぽい
2 + 2 = 4 の証明、ナイーブにプロトタイピングしたら、なんだかとても滑稽な感じになってしまった・・・、
theorem 2 + 2 = 4 {
4 = S(3)
3 = S(2)
4 = S(S(2))
2 = S(1)
4 = S(S(S(1)))
1 = S(0)
4 = S(S(S(S(0))))
2 + 2 = 2 + S(1)
2 + 2 = S(2 + 1)
2 + 1 = 2 + S(0)
2 + 1 = S(2 + 0)
2 + 0 = 2
2 + 2 = S(S(2 + 0))
2 + 2 = S(S(2))
2 + 2 = S(S(S(1)))
2 + 2 = S(S(S(S(0))))
2 + 2 = 4
QED
}