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実務のコーディングの勉強

AI時代のコーディングの勉強方法ってどうされてますか?


コーディング問題ではなく実務コードの実装についてです。


私はvibe codingはしてないのですが、未経験領域の技術選定だと、LLMのチャットから出力したコードを理解した上でコピって使ってます。(もちろんコンテキスト指定したり、読んだ上で不十分であれば調整します)


具体的には自分で調べて書いてない分、記憶に残りにくいかと思い、

・コピる前に理解

・コピった後も休憩中ざっとAIに頼らざる得なかった部分を思い出してみる

を複数回繰り返しています。


しかしながら、書いてないせいか身についた感があまりありませんし、自信もありません(読めるけどすらすら書けない)


LLMの使用を前提とした生産性をもとめられていますし、質より量と割り切って、AIに頼った部分をなんとか再現できるように上記のように試みてるのですが、何かいい方法があれば教えていただきたいです。まあ1番は部分的に抜粋して何も見ずに書いてみることだとは思いますがなかなか手が回っていません…

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コメント一覧

実務のための勉強とコーディング試験の勉強って具体的に何が違うと思いますか?私はコーディング試験の勉強しかしたことなく、実務は実務の中で学んでおり、それで不足を感じたことがありません

投稿者

要求の多さ、不慣れな言語を使う機会、FWの機能やインフラの設定といった暗記要素などコーディング試験と違って考えて書く以外の要素が多く、アルゴリズムのように範囲が決まってるものと違い、全体を捉えきれないところですかね。


AIが発達する前に調べて考えてゆっくりした時間でじっくりコーディングする経験を積まれてたら多少AIを使ったところで変わらないでしょうね。


ご質問の回答になってますか?

ちなみにアドバイスをいただきたいのですが…

(編集済み)

すみません私もまだ修行中の身なのでこの程度しかお伝えできませんが何か参考になれば…🙇‍♂️


・多数の要求を満たすコードを書くのが難しいということですか?業界やドメインによりそうですが、コーナーケースの考え方など、コーディング試験はある程度役に立つと思っています。綺麗にまとめるにはアーキテクチャやクラス設計の本を読むとアンチパターンを知れて楽しくて、今まで自分が生み出してきたクソコードを全部書き直したくなります。


・不慣れな言語こそコーディング試験対策をすれば慣れます。まあそんな時間ないのでLLMに書かせてますけど…笑


・フレームワークの機能は休日返上で勉強したりしますね。ただし仕事の達成に必要な最小限の勉強をした上で、また必要になったら戻ろうという温度感でやってます…そうじゃないと終わらない…


・インフラの設定はコンピュータサイエンスの知識が求められており、コーディングは手段だと感じます。これは別で教科書や参考書を読んで解決します。これも休日を使います。業務時間中に本読むわけにもいかず…

投稿者

ありがとうございます!

・はい!そうです。言葉足らずで失礼しました。コーディング試験だと一問一答ですが、実務だとスコープが再現なく任せられます。一つ一つのスコープについて細分化してコーディング試験と類似した状況を作り出せば確かに書けそうです。


ただ、新規にコード作成、作成コードのリファクタリングなど様々なタスクがある中で、私個人の考えすぎかもしれませんが人間のキャパを超えてアウトプットするよう求められている気がしています…

そのためAIに依存する、考える時間は業務時間にとれなくなっているといった循環にあるのかな、と…


短期的には評価が下がっても長期でAIに完全依存しないように、書く癖をつけたほうがいいのかもとおもいました。


・いえいえとても参考になります。FWの機能や、インフラの設定については業務時間外に研鑽されてるんですね。

(編集済み)

私の場合ですが、タスクが多すぎる場合は遅延する前にヘッズアップします。アサインしてる人が工数見積りを誤ってるのであれば、早くフィードバックしないと全員不幸せになると思っているからです。


またこれはある種言い訳ですが、速い思考と遅い思考っていう言葉が私は好きで、短期的にゆっくりでも長期的にメンテナンスしやすいコードを書けば十分仕事として成立すると思っています。それで上司に評価されなくてもきっと見てくれている人はいます。何やってるかわからないと思われていた人が突然脚光を浴びることだってありますよね。


クオリティを担保するために時間をもらうこともプロとしての責任だと思います。大工さんに家づくりを頼んだら明日までにやります!と言われて、次の日ほったて小屋が出てきたら二度と頼みたくなりますよね、そんなイメージです笑


また、リファクタリングこそ、AIエージェントが得意なので、任せてしまったらどうでしょうか?チャットでやるより遥かに正確で素早いです。新規コード開発もエージェントが段々と得意になっていると感じていますが、レビューするためには自分で書く経験は必要でしょう。


すみませんまた長くなりました。返信不要です!

(編集済み)
投稿者

ありがとうございます!

今は設計もミニマム開発も一人でやっており、その中でWBSと目標納期は別の方が決めている状況です。

事業会社の非IT部で少数エンジニアが出向して働いているためエンジニアの開発文化とビジネスサイドのアウトプット要求が常に対立しているので、そこが難しいんですよね。

納期には遅れても評価には実害ないですが、遅れたら設計は私がやって、実装は外注依頼して私の仕事が外注管理になってしまうこともあるので難しいところです。(私は開発がやりたい)


当面は開発スコープも私ができるように今は多少無理して、AI駆動で高速アウトプットして信頼を得て私が開発工程を任せられる状況になってから、なんとか短期、長期的な思考の切り替えをしてアウトプットとスキル成長のバランスをとっていきたいですね!


リファクタリングはおっしゃる通りでフェーズ1ではそもそも必要ないかもしれませんから可読性の考慮は二の次で、非機能要件を第一考慮するという方針でいってます。

アーキテクチャは保守性、拡張性を意識して設計したので、そこの遵守を第一命題と考えて、あとのことは一旦忘れてしまおうかな、とも。


色々試行錯誤していきます。ありがとうございます。

(編集済み)

ライブラリの内部処理が学べるハンズオン記事をAIに作ってもらって、言われた通りにフルスクラッチで自分で実装して学習したりしています。


Rubyでのデファクトのライブラリであったり、Reactのライブラリであったり、有名なOSSは大体コード品質も高いのでフルスクラッチで写経すると内部処理もわかり質の高いコードも身につけられ一石二鳥です。


もちろん都度わからない箇所をAIに聞けるので詰まることもありませんね。


今のところ私はこれでゴリゴリ低レイヤーまで掘っていっています。楽しいです。

投稿者

ありがとうございます。

ライブラリを重要なところを部分的に自前で実装していく、みたいな感じでしょうか?

私も数年後とかにライブラリのコードを全文読む修行をしようと検討していましたのでとても参考になりました!

そんな感じです!


たとえばの例をあげておきますね。


ライブラリの複雑度にもよりますが、気になるライブラリを指定してまずは単純な実装でそのライブラリがやってくれる機能をフルスクラッチで書くハンズオン記事を生成AIに出してもらいます。


本物のライブラリは持続可能性向上のために色々やっているはずなので、いったん単純な実装をやってからその後また個別箇所について本物はどうやっているのかのハンズオン記事をAIに書いてもらう、などで掘っていけます。


対話ベースでももちろんいいですが、OSSのリポジトリを手元に落としてからCLIベースのClaude CodeやCodec CLIにハンズオン記事を書いてもらえば、間違うことも少ないと思います。


さらにその後は、落としたOSSの行を指定して実際の内部実装をAIと一緒に読み込んでいっても面白いです。


このようなハンズオン記事を書いてもらう学習形式はプロトコルの実装などにも適用できるので、自分があまりよくわかっていなかったプロトコル(HTTPSなど)を扱うライブラリなどでやってみると実装ベースでプロトコルも理解もできるし、コーディングスキルも上がるので、とてもおすすめです。


ご参考まで。

投稿者

ありがとうございます!

CLIベースだと従量課金になってしまうのかが若干不安ですね。

会社ではGemini,Copilotが法人契約されているのでCopilot CLIが使えるとありがたいですが、難しければレポジトリの全文テキスト化をしたり、インストラクションファイルに指示をしたりしてGUIの AIエージェントでハンズオン記事を出してもらえるようにしてみるつもりです。

(編集済み)

GUIでも上記のやり方は十分可能なので、どちらを選択しても大丈夫だと思います!🙆


あとFYIではあるのですが、Claude Code(Anthropic)、Codex CLI(OpenAIのChatGPT)もどちらも今は定額プランがあるので、試してみてもいいかもしれません。私は業務では主にClaude Codeを使用しています!

投稿者

遅くなりすみません。そうなんですねー!ありがとうございます!

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