要約:
- ソフトウェア開発の世界において、生成AIツールの普及はGitHub Copilotから始まり、AiderやCursorなどの直接コード作成ツールへと拡大してきた。
- Devin.aiなどのツールは、機能要求やバグチケットを独立して処理し、レビュー用のコードを生成することを目指している。
- これらのAIツールの大きな目標は、人間が書いたソフトウェアと同じく、人間の作業を自動化すること。
- 現代の多くのツールは「コーディングボット」を構築し、自然言語の指示を主題コードベースの修正に変換する成功を収めている。
- Doctor-Patient戦略は、コードベースとツールの単方向関係を確立し、自動化の可能性を向上させる。
感想:
生成AIツールの進化は素晴らしいものですが、現在のDoctor-Patient戦略には限界があり、生成されたコードの品質や保守性に影響を与える「bot rot」の問題が浮かび上がっています。将来的には、Generative Driven Development（GDD）がより持続可能なアプローチとなる可能性があります。GDDは、コードベースのアーキテクチャを考慮して自動化を推進することに重点を置いており、将来的には人間とAIの協力による効率的な開発プロセスを実現できるかもしれません。
元記事: https://towardsdatascience.com/gdd-generative-driven-design-0c948fb9a735