AIコーディング時代においても、良いプログラミング習慣は依然として重要です
最近、あるエージェントのベンチマークを行っていて、AIにとってのプログラミングタスクの複雑さを開発者の視点だけで評価できないことに気づきました。
例えばリファクタリングのタスク:数千行の大きなファイルを機能ごとに十数の小さなモジュールに分割する作業です。
このタスクは開発者にとっては実はそれほど難しくなく、主な作業はコードの移動、インポートの整理、コンパイルの検証であり、初心者でもこなせます。
そこで、シンプルなタスクを使ってベンチマークを試みたところ、予想外の結果になりました。
Claude Codeはこのタスクが比較的大きいと判断し、一部を分割してPRを出し、Future workとして段階的に進める提案をしました。
私のエージェントは「強行突破」し、より完全な分割の方向に進めましたが、その代償も明らかでした:Tokenの消費はClaudeの数十倍に達し、その後も大量の時間をファイルの読み込み、コンパイルエラーの修正、再読、再修正に費やしました。
これにより、人にとって簡単に見えるタスクが、エージェントにとっては必ずしも簡単ではないことに気づきました。
人にとっては、多くの場合、「この部分を移動させる」だけのリファクタリングですが、エージェントにとっては、大きなファイルを
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