技術記事の要約:
- AIのエンジニアリングタスクは、問題を管理しやすいように分解することが求められるため、AIの補完や代替に適している。
- AIコーディングツールの試みが急速に増加しているが、AIツールが人間エンジニアと同等またはそれ以上に生産的に機能するために解決すべき技術的な課題がまだ多数存在する。
- AIコーディングツールのアプローチと開かれた課題について、Greylockが見ている3つのアプローチと3つの課題について紹介。
- AIエンジニアリングワークフローを強化する価値がある場合、完全なワークフローを置き換えることがさらに大きな機会になる可能性がある。
- AIエージェントの基本的な機能は、コードの行ごとの次の単語を予測するだけでなく、数十のステップを伴う複雑なタスクを実行し、製品をユーザーの視点から考えることが必要。
- コード生成ツールのために解決する必要のある技術的な課題には、信頼性の高いコード生成ツールを低遅延で提供するためのものが含まれる。
自分の考え:
AIによるエンジニアリングタスクの自動化は非常に魅力的であり、今後さらなる進歩が期待されます。コード生成ツールの開発には多くの技術的課題がありますが、その市場のポテンシャルは非常に大きいと考えられます。
元記事: https://greylock.com/greymatter/code-smarter-not-harder/