AIが世界を支配している!スカイネットはここにあり、私たちは上司に仕える準備をしなければなりません。 まあ、まだ状況は極端ではないかもしれないが、AIはゆっくりと支配しつつある。世界中のエンジニアはAIを日常生活に取り入れており、一部は他の人よりはるかに速い。 . Not keeping up will be left behind(立ち上がらないと後ろに残る) これらはエンジニアにとって何を意味するのか?現在、我々は、AIを用いて良いコードを生成するために、リアルな経験、高級エンジニアをレビューし、繰り返す必要がある。 エンジニアはどこへ行ったのか。 ジョン・ウェインはどこにいるの? わたしのプレアリーの歌はどこにあるのか。 私の幸せな結末はどこにあるのか。 すべてのカウボーイはどこへ行ったのか。 マルボロマンはどこにいるの? 彼の明るい銃はどこにあるのか。 私の孤独なレンジャーはどこにいるのか。 すべてのカウボーイはどこへ行ったのか。 すべてのカウボーイはどこへ行ったのか。 すべてのカウボーイはどこへ行ったのか。 ジョン・ウェインはどこにいるの? わたしのプレアリーの歌はどこにあるのか。 私の幸せな結末はどこにあるのか。 すべてのカウボーイはどこへ行ったのか。 マルボロマンはどこにいるの? 彼の明るい銃はどこにあるのか。 私の孤独なレンジャーはどこにいるのか。 すべてのカウボーイはどこへ行ったのか。 すべてのカウボーイはどこへ行ったのか。 すべてのカウボーイはどこへ行ったのか。 Lyrics by Paula Cole. If you don't know the song, go ahead, watch here and keep reading. ポーラ・コール(ポーラ・コール)の歌詞. If you don't know the song, go ahead, watch here and keep reading. こちらをご覧、続きを読む 私自身の経験と、他の人から聞いていることによると、AIからのコードは良いが、ほとんど受け入れられない。CoPilotとCursorが提供するインライン完成とピアプログラミングは信頼性が高く、コードの1行あたり1秒または2秒を節約し、ストーリーに数時間保存することができる。 エージェントの変更を確保する必要があります。 . Our experience are the right changes ジョン・ウェインはどこにいるの? 結果として、私たちはしばしば私たちのコーディングエージェントが「ジュニアエンジニア」またはより政治的に正しいラベルであると言います「初期キャリアのエンジニア」 私たちは(ジュニアとエージェントの両方)に明確な要件を与え、彼らの肩を振り返り、何を修正するべきかを教え、その後彼らのすべてのコードをレビューする必要があります。 もし、高級エンジニアが悪いコードを認識し、誰かを導いて、受け入れられるコードを作成する必要があるのなら、そして私が、ジュニアエンジニアとして、高齢者と同様にAIを使用しているのなら、私は高級エンジニアになるだろうか? 時間はエンジニアリングの高齢性を指示しません。 私たちは、私の次のいくつかの投稿でこの困難を探索します。 わたしのプレアリーの歌はどこにあるのか。 ジュニアエンジニアは、高齢者とは根本的に異なる環境で生まれ、AIはコード、デバッグ、そして建築的決定において中心的な役割を果たしている。 Our current junior engineers will inevitably become the next generation of senior engineers. それにもかかわらず、良い、クリーンで維持可能なコードを書くことができ、理解できるエンジニアが必要です。 これは緊張を生み出す:上級役割は実践的なコードから意思決定、オーケストラ、システムレベルの思考に進化しているが、これらの決定は実践的な経験に基づいてのみ有効である。 初期のキャリアのエンジニアは、AIなしで意図的な摩擦が必要です。 ジュニアエンジニアは、AIツールに過度に依存しているときに基本的な学習経験を逃すでしょう。 複雑な問題を独立してトラブルシューティングし、挫折し、失敗し、学びます。 特定の言語のニュアンスとそのシンタクスを通して働く。 パフォーマンスとセキュリティについて批判的に考え、本当に「良い」コードを作成する。 テクニカルドキュメンタリーを読んで、そう、私たちはそれをやっていました。 試行錯誤、試行錯誤、試行錯誤、試行錯誤、 これは私たちが経験と直感を得るのに役立ちます: . (私は何時間もバグと戦うことを学び、私の髪の毛の欠如がそれを証明しています) だからこそ、優秀な高級エンジニアは、特定のパターンと方法論について宗教的になり、彼らはそれを得たので、彼らはさまざまなアプローチを試み、彼らのために最適なものを見つけました。 失敗 これらの実践的な経験は、高級エンジニアになるために不可欠な深い理解とスキル開発を促進します。 これらの信じられないほどのAIツールで、デバッグセッションはAIに問題が何であるかを伝えることであり、それを理解させることです。 私の幸せな結末はどこにあるのか。 知らない。 以下は私が今も闘っているもの: How will junior engineers develop critical thinking and problem-solving skills without direct, hands-on experience? Can we give them these growth opportunities? Should we refuse them access to highly efficient AI tools for the sake of growth and preparing for the future? Can we effectively backfill retiring senior talent if we don’t proactively support junior development? Is it time to redefine what “senior engineer” means in the age of AI? If AI handles most coding and debugging, is the senior role more about decision-making, systems thinking, and aligning tech with business outcomes? Similar to airplane pilots who rely on autopilot but must respond skillfully in emergencies, do senior engineers become the calm in the chaos (land that plan upside down)? Are we training engineers to think deeply, or just to generate and evaluate AI outputs? Can product teams wait for engineers to grow into the critical experienced senior engineers we need? Or do we always need to ship it faster? Will traditional engineering roles still exist in a few years? Is this even a concern? Will AI get “that good” at coding so that we don’t need to review it, and senior devs are all about the system and architecture? どう思いますか? 変化の潮流が来ていることを知っていますし、それより先にいたいと思います。 Yippy-yi, yippy-yay エージェント・ディレクターの昇格 自動化とCI/CDパイプラインの増加によって、従来のSysadminがDevOpsエンジニアにスキルアップするように強制されたように、ソフトウェアエンジニアリングにおけるAIと同様の転換点が見られています。エンジニアの期待は急速に変化しています。適応し、エージェントを管理することを学ぶ人々は繁栄します。自分自身を劣化し、無関心で、時代遅れに見つけることができない人々です。 「古いチーズを早く捨てるほど、新しいチーズが見つかる」 スペンサー・ジョンソン『誰が私のチーズを動かしたか』 「古いチーズを早く捨てるほど、新しいチーズが見つかる」 スペンサー・ジョンソン『誰が私のチーズを動かしたか』 エンジニアはエージェントを構築し、IDEsでそれらを実験し、ワークフローに統合し、それらがどれほど強力で役に立つかを発見しています。先月、私はビデオエージェント、セキュリティ脆弱性修正エージェント(実際には舌を外す)、地上真実アナリスト、私たちの220ish reposのための古代コード削除プログラム、その他を作成しました。 「A」 ほんの数時間で、私はモノラルな任務を達成することができました(そして多くのレッスンを学び、戦闘傷を負うことができました);それは信じられないことです。 スターウォーズサイト スター・ウォーズ Meme App これは、バージョン制御、オープンソース、およびDevOpsが私たちが働く方法の形を変えたように、自然な進化であり、エージェントオーケストレーションは次の進化のステップであり、私たちが以前見たよりも速く動くでしょう。バージョン制御、オープンソース、DevOpsなどと異なり、私たちがソフトウェアを作る方法に恩恵を与え、AIは私たちがソフトウェアを作る方法と相互作用する方法を変えます。 エージェント・ディレクターになる まもなく、私たちは単にコード化するのではなく、 エージェント、我々はチームを運営する エージェント. そして、私たちはエンジニアを必要とし、コードを指揮し、監督し、コースを修正することができ、なぜなら、彼らはそうするからです. これが経験豊富な高級エンジニアが、最高のコーディネーターとしてではなく、最高のエンジニアとして登場する場所です。 代理人のための意思決定者。 同 オ コード、アーキテクチャ、そしてコミットオフの裁判官 AI can write it. You decide whether it’s right. ソフトウェアエンジニアは新しい役割への移行を始めるべきです:エージェント・ディレクター. 私は誰かがよりハッピーなバズボードを持って来るだろうと確信しています. 私は本当にこの役割がエンジニアリングの未来であると信じています. 正直、それは今日ここにあります. 私たちはまだハイプサイクルの早いところにいるが、それは追いつくでしょう. それはここにあり、それは栄光に満ちている。 エージェント・ディレクターって何? 何故か、指揮官を指揮する人がいる! :D エージェントディレクターは、以下に焦点を当てます。 結果を最適化するためのエージェント構成の作成、維持、および進化 エージェントのパフォーマンスを監視し、プロンプトから生産まで全パイプラインのデバッグ エンジニアリングおよび製品基準を満たすためのトレーニングおよび精密調整エージェント AIによるワークフローの管理と観察 エージェントが正確に定義されたドキュメントを通じて、建築的制約、コンプライアンス要件、およびセキュリティポリシーを遵守することを保証する 高レベルのシステム設計決定の検証 それ以外の何でも、エージェントはできないけれど、 それぞれがブログ記事になるかもしれない。 これらのいくつかは新しいものになります:明らかに新しいスキルが学べるはずです. 今日、これを学ぶ機会を見つけるべきです. あなたが仕事でこれを行うことができない場合は、サイドプロジェクト、または3を開始し、エージェントに仕事をさせてください. これらのいくつかは新しいものではありませんし、おそらくチームリーダーがすでに今日しているものに似ています。 すべての花やエージェントではありません。 エージェント・ディレクターの役割には本当のリスクが伴います 多くの人々がこれらを提起してきました、そして私はそれらを上記にも言及しました 私たちは今、実際に影響を評価するために少し早いのですが、それは時間の問題です。 基礎的なスキルの侵害は、AIに過度に依存し、私たちを愚かにするときに起こりうる可能性があります. それは私たちの判断とコード品質の本能を弱体化させることがあります. いくつかの初期の研究があります. 私は議論します:これが正しく行われる場合、これは私たちがより創造的なことをすることを自由にし、私たちの脳の新しい部分を伸ばします. しかし私は楽観主義者です. 今日、エージェントはローカルで素晴らしく動作し、直ちの視点でコードを最適化することができますが、しばしばシステム設計原則と「より大きな画像」を見逃すことがあります。 もし我々が暗示的にAIを信頼し、エージェントが適切な検証なしに「十分にスマート」であると仮定したら、我々は脆弱なシステムを作り始める。自動化への過度の信頼、すなわち:我々は怠惰になる。 エージェントを管理する際には、より少ないコンテキストが必要であるが(コードベース全体を作業メモリに読み込む必要はない)、さまざまなテクノロジーを用いて十数台のアプリでエージェントを管理するには、私たち人間にとって次のレベルのコンテキスト管理が必要になる。 あなたの経験は必要です... エージェント・ディレクターの誕生とともに、経験はますます重要になり、これらの役割は、ライン・バイ・ライン・コードよりも監督、調整、判断を優先する。 たとえ...そうでないと。 AIツールの次回のイテレーションは私たちの心を吹き飛ばすかもしれない; エンジニアリングスキルと専門知識は、操作チームが手動でコードを生産に押し込むように死ぬでしょう。 私たちは知っているように、AIは訓練されており、順番に最高のチャンスのトークンを吐き出しています。 見直し、批判し、チャンスを向上させることができますが、それはまだ訓練されたモデルです 創造性はありません 新しいアイデアはありません 発明性はありません 人間のエンジニアは、私たちのコードと私たちが作成する製品を最適に、影響力があり、目的を保つためにそれの上に留まらなければなりません。 思考モデル(リアルに考えない) あなたは高級エンジニアになるためのあなたの道を促すことはできません AIがエンジニアリングのワークフローにますます組み込まれるにつれて、危険な誘惑が現れる:私たちは実際の経験を短縮することができます。私たちは、AIがコードを生成することができるので、ジュニアエンジニアを訓練する必要はありません。 嘘つき 「AIのために開発者を解雇することは、今、テクノロジーで最も愚かな動きだ」(ペラツォ、2024年) 「AIのために開発者を解雇することは、今、テクノロジーで最も愚かな動きだ」(ペラツォ、2024年) この道を歩む組織は、エンジニアリングパイプラインを破壊するリスクを冒します。彼らは、試行、ミス、メンターシップの長年にわたる経験から生じる深い、重要な知識を失うリスクを冒します。そして最悪なことに、彼らは、遅すぎるまで損傷を認識しません。 我々は成長するエンジニアに投資し続けなければならない、本物のエンジニア、思考、質問、デバッグ、デザインのタイプ、AIがどこにでもある未来を導くことができるタイプ、しかし判断が最も重要である。 AI can write it. They decide whether it’s right. これってどう見えるのかな? ジュニアエンジニアのための意図的な成長 今日のジュニア・デベロッパーは、成長に関してこれまで以上に意図的でなければなりません。怠惰になり、AIが重いリフトをすることを許すのは非常に簡単ですが、実際の学習を短縮します。 AIの前に現れた私たちの人々は、意図的であることを考える必要はありませんでした。 トラブルシューティング、ゼロから書き込み、そのプロセスを通じて磨くために何夜もバグを追いかけて燃やしたか...それこそが工芸が作られた方法だ。 これはJRエンジニアの問題ではなく、人間の問題です。 ハム ハム 「AIはコード生成を助けることができますが、メンターシップがなければ、コードの品質、セキュリティ、アーキテクチャが損なわれます」(Osmani、2024年) 「AIはコード生成を助けることができますが、メンターシップがなければ、コードの品質、セキュリティ、アーキテクチャが損なわれます。 ) オスマン 2024 今日のジュニアエンジニアが、明日必要とされる思考力のあるシステム指向のシニアエンジニアになるように、私はいくつかの実践的なテクニックを奨励します。 AIとの関わり AIはどこにも行きません;避けるのはあまりにも難しいですが、あなたがあきらめなければならず、すべてをやらせて、あなたが学ぶことを許さないことを意味しません。 AI を使用してソリューションとコードを生成するが、その決定を理解して疑問視するには時間を取る。コードを手動で書き直してアプローチを比較する。Web で使用しているコンセプトを検索し、正確であることを確認する。 Shadow the AI “Learning is now on-demand. I don’t need to know Python to build a Hello World app. I can build the app, then understand how it works.”(パルマー、2025) “Learning is now on-demand. I don’t Python を 知る ため A を 構築する app. I can build the app, then understand how it works. (私はアプリを作成し、その後どのように機能するかを理解できます。 ) 必要 こんにちは世界 パルメル 2025 AIに同じ質問を何度も質問してください! あなたが毎回異なる答えを得る場合は、それらを異ならせるものを検討してください。 完全に異なるLLMを試してみてください、すなわちOpenAI vs Claude、そして比較してください。 Question the AI. AI が提供するソリューションと比較を、あなたが研究したあるいは発明した代替案とともにログし、どの選択肢がより良いのか、そしてなぜか考えてください。 Keep an AI contrast journal AIについて批判的であり、正しいと仮定しないでください(滅多に良いことではありません)質問をし、変更を行い、その出力に取り組んでください。 AIなしのコード 君はダメ 使ってください! 使ってください! ハイ コードブックを取得してください. Google を使って検索し、 ブログやフォーラムを読み、コードのスナップを検索し、コピー / 挿入し、独自のコードを書く! Go old school (are the kids calling it vintage now?). 双子の反応を無視 デバッグの問題にもAIを使用しないでください. 変数を間違えたことに気づいたときに4時間のバグのトラブルシューティングに費やすより良い感じはありません。 AI-free problem-solving. ソフトウェアの小さな部品の責任を維持し、その進化、デバッグ、設計の選択を処理します。 Own a real component. これが私たちの経験豊富なエンジニアが経験を積み重ね、批判的思考とシステム設計のスキルを構築する方法です:コードの実践、試行とエラーを通じて新しいパターンを学び、心の困難なトラブルシューティング。 人間と関わる 自分の学習経路の外で、あなたより先に進んだ専門家と関わりましょう。 よく維持されているオープンソースプロジェクトを研究して、最良の実践と意思決定パターンを内部化します。AIを使用して、特定の複雑さを説明し、なぜ著者がその方向を選んだのかを尋ねます。 Read great code. 高級エンジニアとのレビューに参加し、コードの検証だけでなく、建築的、戦略的思考を理解するために。 Seek out human pairing. あなたの仕事を他の人に説明し、複雑な状況を通してあなたがどのように考えたか、ユーザーグループやブログで話すことを検討してください。 Share what you learn. あなたの未来はあなたの手の中 これは時間と努力を要し、それは仕事の外で起こる可能性があります。あなたの新しい趣味をコード化し、サイドプロジェクトに取り組んで、学ぶことを楽しみにしてください! 私たちはソフトウェアエンジニアリングの本当の未来を知りませんが、5年以内に100%AIで書かれたコードです。 エンジニアリングリーダー、私たちは現れなければなりません 私はこれらすべてを述べることは一つであり、一部の人々がそれを行うことを可能にすることはもう一つです。残念なことに、ほとんどのエンジニアリングチームは期限と緊張した予算によって動かされています。 企業は投資すべき 次世代の「エンジニア」や「エージェント・ディレクター」、あるいは誰かが思い浮かべる知的な名前を開発する上で、それは未来であるが、私たちは今計画する必要がある。 今は
