4 良い AI 開発と悪い AI 開発

この章では、AI を使ってコードを書く際の良いやり方と悪いやり方を区別する。焦点は、AI とどう協力して設計し、実装し、レビューし、必要なら前段に戻るかという技術的な進め方にある。

4.1 Vibe coding と Agentic development

Vibe coding とは、自然言語で AI に指示してコードを書かせるスタイル全般を指す。そのなかでも、曖昧な spell のまま AI に一方向に渡し、結果を十分に検証しないやり方は悪い AI 開発である。

結果として、AI がテストを書き換えて通してしまう、同じ前提を何度も説明し直す、といった問題が起きやすい。

Agentic development とは、AI を単なるコード生成器ではなく開発エージェントとして扱い、設計・実装・レビューを往復しながら進める開発スタイルである。

規模が大きくなるほど、前提・方針・約束事を AGENTS.md や設計ドキュメント・issue に書き出し、人間と AI が同じ「記憶」を参照できるようにすることも重要になる。

この章の役割は、講義の各 Step で AI とどう協力するかの最低限の型を共有することである。

悪い AI 開発は、Human -> AI -> Results の一方通行になりやすい
良い AI 開発は、BS session -> Execute -> Review (human + AI agent) -> BS session のループを持つ
良い AI 開発では、レビューの速さと正しさをテスト・CI で支える

Cursor や VS Code Copilot などのエディタ型では、人間がファイルを開き、編集箇所を選び、AI の提案をその場で取り入れるか決める。つまり全体のコンテキストを人間が握っている。

論文やプレゼンでは、論の流れやトーンを自分で決めたいし、最終的に自分が発表するので全体の一貫性を人間が管理したい。そのため、エディタ型が向く。

小規模なコード（スクリプト、論文用コード、プレゼン資料）
人間が全体を把握・管理できるし、したい。エディタ型でよい。
大規模なコード（ライブラリ、多数ファイル、長期保守するプロジェクト）
人間が原理的に全体を頭に入れて管理するのは無理である。自律型（Claude Code, Codex CLI など）に任せ、設計・方針は AGENTS.md や設計ドキュメントで外部化して共有するのが現実的である。

ただし、規模にかかわらず、実行結果やレビュー結果を human + AI agent で解釈し、必要なら BS session に戻るループそのものは共通して重要である。

この講義の Step では主に小〜中規模のコードを扱うが、そこで身につける「実行 spell と説明 spell の分離」「結果の検証」といった習慣は、大規模な Agentic development の土台になる。