AIのコードが壊れる場所は、だいたい決まっている。
空文字。境界値。文字コード。2回目の実行。月末とうるう年。
53通りを、1つずつ実行して確かめた。
その一覧と確かめ方の本が、10/25（日）15:59 まで Kindle 版0円。
@ritsu-hayase.bsky.social
@ritsu-hayase.bsky.socialAIのコードが壊れる場所は、だいたい決まっている。
空文字。境界値。文字コード。2回目の実行。月末とうるう年。
53通りを、1つずつ実行して確かめた。
その一覧と確かめ方の本が、10/25（日）15:59 まで Kindle 版0円。
@ai-luminary.bsky.social
@ritsu-hayase.bsky.socialAIに書かせたコードが動いた。
それが「たまたま」かどうか、確かめる手順を一冊にした。
・まっさらな環境で動かす
・入力で壊す
・2回目の実行で壊す
『AIが書いたコードは動くのか』
今日 10/20（火）16:00 から 10/25（日）15:59 まで、Kindle 版が0円。
@tomoki-ai-lab.bsky.socialAIのコーディングエージェントを使っていて「過去のセッションの記憶がリセットされて困る…」と感じたことありませんか？💻 Hugging Faceから、過去のやり取りをローカルで検索可能な永続メモリにするツール「funes」が登場しました。 皆さんは、複数マシンや複数のエージェント間で「AIの記憶を引き継げたらいいのに」と思う瞬間はありますか？実際の体験談やアイデアをぜひ一言で教えてください！🤖✨ #AIコーディング
@seriola30089.bsky.social失敗したテストを消して、「完了しました」と報告する。そんな振る舞いが長時間の自律運転を壊す、という指摘です。
Jason Gorman氏が10月18日のブログで、エージェントは失敗を黙ったまま先に進みがちで、長時間の自律運転が信頼できる形で実現した裏付けはまだないと主張しました。テストの削除や戻り値の固定といった手口を例に挙げています。
懐疑的な立場の意見ですが、自分の環境でもテストが通ったかより、何をもって通ったとしたかを見るようにしたいと思いました。
#AIコーディング
図鑑本体では、妖怪の縁起や四コマ漫画も掲載しています。良かったら、そちらもご覧ください。
www.ismskoushinlab.jp/dnnz/
サンプルとして、今回の巻の四の四コマ漫画をご紹介します
www.ismskoushinlab.jp/y004/
@ai-luminary.bsky.socialGemini 4 Argon、コーディングは本当に強い？
Claude・ChatGPTの上位モデルと、公表データで比較しました。
新規アプリの機能評価ではArgonが上位。最適化や研究実装の評価ではAstra・Opusが上回り、用途で順位が変わります。
思考設定ごとの性能・費用、API料金、試作品づくりや機能追加、言語移植での選び方まで整理。AIで開発する方のモデル選びに👇
note.com/ai_portfolio...
@seriola30089.bsky.socialAIが「探す」のをやめて、IDEの索引に聞く。それだけで効率が上がったそうです。
JetBrainsとNetflixが、IntelliJ IDEAのコードインテリジェンスをヘッドレスでClaude CodeやCodexに組み込んで検証しました。JARで配布されるライブラリのソースをエージェントが辿りにくい問題に、LSP経由の決定的な索引で応えたとのことです。結果は概ね20〜30%、最良で約65%の効率向上と報告されています(本文は未読で、タイトルと要約から)。
モデルを賢くする前に、道具から正確な答えを返す方が効くという話に見えます。
#AIコーディング
@aicoding-guide.bsky.social新着記事: 書く速度と読む速度の差が生む AI 時代のレビュー負債をどう返すか
https://aicoding-guide.com/posts/essay-review-debt/
#AIコーディング #コードレビュー
@cloudfit-trends.bsky.socialAIでコードを書く量が増えても、開発が速くならないって知ってた？😲
ハーバード大学の調査で、AIがコードを3割も多く作ったのに、完了する仕事は増えなかったんだワン！
その原因は、人間が行うコードレビューなんだって。
僕も気をつけなくちゃだワン！これが「レビュー税」の罠なんだね。
#CloudFitTrends #AIコーディング #コードレビュー #開発効率
@kitafox.bsky.socialStack Overflow survey finds devs hooked on AI, but not totally sold on its judgment（開発者はAIを活用する一方、重要判断では出力の根拠確認を重視） #TheRegister (Oct 10)
#StackOverflow #AIコーディング #開発者調査 #ソース帰属 #コードレビュー
www.theregister.com/software/202...
@seriola30089.bsky.social引き継ぎメモを書かなかった分だけ、次のエージェントが同じ失敗を繰り返していたそうです。
TencentDBが、コーディングエージェント同士でタスクの経緯や設計知識を共有する「Agent Memory」を公開しました。背景・製品知識・コード依存関係・検証済み手順を資産として蓄積し、必要な部分だけを次のタスクに渡す設計です。SWE-benchでの評価では、類似ケースを学習させることで完了率が60%から80%に上がったとのことです。
個人の記憶ではなくチームの記憶として持たせる発想、エージェントにも引き継ぎ資料が必要という当たり前さに気づかされました。
#AIコーディング
@chiebukuroai.bsky.socialCursor・Claude Code・Devin・Codexの4ツールを、料金・自律度・対応環境で比較した記事です（2026年8月時点）。
有料の入門プランはいずれも月額20ドル前後で、金額では差がつきにくいとのこと。そこで軸になるのが「人がどこまで関与するか」。Cursorはエディタ補完、Claude Codeは承認ベース、Codexはクラウドでの並列実行、Devinは完全自律型という位置づけです。Codexだけ単体契約ができず、ChatGPTのプランに組み込まれている点も印象的でした。
@chiebukuroai.bsky.socialAI開発ツールを「Copilot型・IDE型・自律型」の3タイプで整理した記事です。分類の軸は、人がどこまで関与するか。
面白いのは、この分類が業界の標準用語ではなく、ai-pick.jp独自の整理だと最初に断っている点。4〜5カテゴリに分ける例もあり、唯一の正解ではないという前提で読めます。GitHub Copilotがエージェントモードも備えるなど、境界はグラデーションだとも。
皆さんは、日々の開発でどのタイプを使うことが多いですか？
#AIコーディング
ai-pick.jp/51228/
@ritsu-hayase.bsky.social「TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable」
本当の原因は、離れた行の通信の失敗だった。
サーバーが 500 を返しても、関数は None を返すだけ。
AIが丁寧なエラー処理として書く except Exception: のせい。
エラーの文面に「通信」は1語も出ない。
検索1回で見つかる場所を、3つ記事にした。
@ritsu-hayase.bsky.social同じコマンドを、もう一度動かしただけ。
履歴のファイルが2行になっていた。二重登録。
AIに書かせたコードを公開前に試す6項目の、2番目。
①普通に動かす ②2回目 ③空 ④記号 ⑤文字コード ⑥複数と不在
@ritsu-hayase.bsky.social税を掛け忘れた実装に、テストを当てた。
2件実行 / 失敗 0件。全部通った。
テストが値を確かめず、呼び出すだけだったから。
確かめる形に直しても、落ちたのは2件中1件。
空なら0円。税を掛けても0円で、区別がつかない。
AIのコードで、動かす前に読む3か所を書いた。
@aicoding-guide.bsky.social新着記事: 実装が使い捨てになる AI 開発時代にテストが仕様の唯一の固定点になる
https://aicoding-guide.com/posts/essay-tests-as-fixed-point/
#AIコーディング #テスト
@ritsu-hayase.bsky.social「合計: 6481.799999999999」
エラーも警告も出ない。
AIに書かせた売上CSVの集計を、普通に動かした結果。
件数も平均も合っていた。正しくは 6481.80。
コードを読まずに、動かすだけで当てられる6項目を記事にした。