An LLM Codegen Hero's Journey
俺はこのブログ記事で自分のLLMコード生成ワークフローを紹介して以来、「どう始めるか」「どうレベルアップするか」「そもそも何が面白いのか」をめぐって、コード生成（codegen）について多くの人と語り合ってきた。
このテーマへの熱気はものすごく、「この新しい流れを必死に理解しようとしている」人たちから山ほどメールが届く。多くの人が「どこから手を付ければいいのか」「どう全体がつながるのか」に迷っているようだ。俺は2023年からこのプロセスをいじり倒してきたので、いろいろとヤバい現場も見てきた。lol
先日、友人たち（Fisaconitesのみんな、声を上げろ！）と話していて、AI支援エージェントとエディタについてのスレッドにこんなメッセージを投げた。
if i were starting out, i don’t know if it is helpful to jump right into the “agent” coders. It is annoying and weird. having walked a few people through this (successfully, and not successfully) I find that the “hero’s journey” of starting with the Copilot, moving to the copy and paste from Claude web, to the Cursor/continue, to the fully automated “agents” seems to be a successful way to adopt these things.
（もし今から始めるなら、いきなり“エージェント”コーダーに飛び込むのは微妙だと思う。変だしイラつくし。何人かを成功・失敗両方のパターンで案内した経験から言うと──Copilot → Claude Web へのコピペ → Cursor/Continue → 完全自動エージェント、という“ヒーローズ・ジャーニー”で段階的に移行するのが一番うまくいく。）
ここから「旅」とエージェントコーディングの入口について考え込んだ。
The caveat is that this is largely for people with experience. If you don’t have much dev experience, then fuck it – jump to the end. Our brains are often ruined by the rules of the past.
（ただしこれは基本、経験者向け。開発経験があまりないならクソ食らえだ──いきなり最後まで飛べ。俺たちの脳みそは過去のルールに毒されがちだ。）
視覚と音の旅
これが俺の旅だ。俺はほぼこのルートを辿ったけど、やる気次第でスピードランもできる。全部踏む必要はないが、どのステップも確実にプラスになる。
Step 1: 驚きと楽観を胸にベッドから飛び起きろ
……なんて冗談だ。そんな暇はない。世界は崩壊しかけていて、気晴らしなんてコード生成しか残っていない。
とはいえ「こういうワークフローは本当に効くし、力を底上げしてくれる」と信じるのは大事だ。LLMなんてクソだと思っているなら成功はしない。¯_(ツ)_/¯
Step 2: AIオートコンプリートから始める
これが実質的なファーストステップ。IDEでIntelliSense、Zed Autocomplete、Copilotを十分に試し、「LLMがいかにトンチキ提案をするか」も体感しておく。
ここを飛ばして最後にワープすると「このLLMはクソ！何もできない！」となりがち。それも半分は本当だけど、魔法はニュアンスに宿る。人生なんて訳がわからない。
Step 3: Copilotを「ただの補完以上」に使う
補完に慣れて常時ブチ切れなくなったら、Copilotと会話する魔法へ。
VS CodeにはQ&Aペインがあり、コードについて相談できる。そこそこ頼りになる。ただ、Copilotはまるでタイムマシンで2024年版ChatGPTに話しかけている気分──要するに大したことはない。もっと欲しくなるはずだ。
Step 4: ClaudeやChatGPTにコードをコピペし始める
ブラウザのLLMにコードを貼り付け、「WHY CODE BROKE??」と聞く。筋の通った回答が返ってきてビビる。デバッグ工程まるごと吹っ飛び、変なモノを量産し始め、コードが再び楽しくなる。
Pythonを貼って「これをGoにして」と言えば本当にGoになる。「ワンショットでいけるんじゃ？」と考え始める頃だ。
Copilotは2004年当時のIDE補完みたいに見え始め、便利だけど必須ではなくなる。
ここから二つのサブルートに入る。
1) “なんとなく気持ちいい”モデルを選び始める
これが“vibe coding”への（不本意な）第一歩だ。「Claudeと話すと気分がいいんだよね」と自分でも思い始める。多くの開発者がClaudeを好む。俺も両方使うが、コードはほぼClaude。
良いモデルは有料だ。無料モデルだけで「クソじゃん」と切り捨てるのは早計。無料モデルがChatGPT 3.5だった頃は特に深刻だったが、今でも“タダ”だけで評価し切ってはいけない。
2) もっと速くしたくなる
数週間コピペすると「めんどい」となり、作業フローを高速化する方法を考え始める。repomix、repo2txtを試し、コードベース丸ごとClaudeにぶち込む。shellスクリプトを（実際はClaudeに書かせて）自動化する。ここがターニングポイントだ。
Step 5: AI対応IDE（Cursor、Windsurf?）へ
そのうち友達が「Cursor使えよ」と言うだろう。
コピペで味わった魔法がIDE内に全部入りする。速いし、楽しいし、ほとんど魔法みたいだ。すでに5つもLLMに課金してるし、月20ドルくらいもう気にならない。
エディタ内蔵のエージェントコーディング機能も触り始める。ほぼ動く。ただ、もっと良い地平が見える。
Step 6: コードを書く前に計画するようになる
気づけば、IDEのエージェントやClaude Webに投げ込むための詳しい仕様書（Spec）・PRD（製品要求仕様書）・TODOドキュメントをバンバン書いている。LLMでドキュメントを肉付けし、「このPRDをプロンプトに変換して」と頼むなど、文書↔プロンプト変換も日常茶飯事。
「ウォーターフォール」という言葉への嫌悪感が薄れ、歳によっては90年代後半〜2000年代初頭を思い出し、「2001年以前のマーティン・ファウラーってこんな気持ちだったのかな」と考えるかもしれない。
コード生成の世界では、仕様書こそが絶対神だ。
Step 7: aiderでループを加速
ここからが本番。これまでは人間が付きっきりだったが、もう2025年だ。指でコードを書くなんてダサい。
友人の多くは声でコーディングする道も試している。Whisperクライアント経由でaiderに指示を出すわけだ。爆笑モノで、本当に楽しい。ローカルならMacWhisperが良い。AquaやSuperWhisperもあるが高いしクラウド推論の場合もある。俺はローカル派。
aiderを起動するとプロジェクトに自己初期化し、ターミナルにお願いを書くだけで動く。実行前に「この変更をしてもいい？」と毎回確認し、タスクの青写真を示したうえで動き、タスクを終えたらコミットしてくれる。ワンショットに固執せず、数ステップでやらせればいい。
LLM用ルールセットも作り始める。「Big Daddy」ルールや“no deceptions”をプロンプトに足すなど、ロボへの指示が上手くなる。
ちゃんと動く。
そのうちIDEすら開かず、いわゆる“ターミナル使い”になる。ロボが仕事をするのを眺めるだけだ。
Step 8: エージェントコーディングにフルダイブ
いまやエージェントがコードを書き、結果はかなり良い。わからなければ聞けばいい。
Claude CodeやClineを試し、推論モデル（DeepSeek）とコーディングモデル（Claude Sonnet 3.7）を組み合わせ、計画ステップすら削り始める。
ターミナルを3〜5枚並べ、タブをペチペチ切り替えながらロボが書くのをぼんやり眺める──そんなことも。
防御的コーディングにも頭が行く。
- 鬼のようなテストカバレッジ
- 形式検証
- メモリ安全言語の採用
- コンパイル時の詳細エラー出力を活かしてLLMに渡す情報を整理しやすい言語を選ぶ など
「人手ゼロでも安全に作り切るには」を真剣に考える。トークン料金がとんでもなくかさみ、GitHub Actionsの実行時間もテストで溶けるが、気分は最高。コードを書かなくてもイライラしない。
Step 9: エージェントに任せ、自分はゲームをする
ついに目的地……まあ半分だけどゴールは見えた。暇な時間がたっぷりあり、ソフトウェア職の行方が不安になり、友人がレイオフされ、再就職に苦戦している。今回は様子が違う。
旅を通っていない人には、今何が起きているのか見えていない。でも、もう関係ない。パラダイムは変わった。トーマス・クーンなら、このカオスを題材にパラダイムシフトの新刊を書き上げそうだ。
周囲からは宗教狂扱い。「エージェントコーディングやばいよ！」と力説してもピンと来ないので、「“agentic”って言葉は嫌いだけどね」と予防線を張る。でも実際には約200ガロンのKool-Aid※を飲み干している。生産性が爆増して世界が輝いて見えるのだ。
※Kool-Aid＝米国の粉末清涼飲料。比喩的に「思想を鵜呑みにする」意。
旅を経た者同士は共感し、自分なりのTipsやゴールを語り合う。
ロボに仕事を任せて、積みゲーのゲームボーイに没頭。ロボがタスクを終えるたびに「続ける？」と聞いてきたらyesと打ち、テトリスに戻る。奇妙で、ちょっと不気味だ。
加速
未来に何が起こるかはわからない。ただ、この旅を歩んでいない人が雇用主に魅力的に映らなくなるのでは、と少し心配している。とはいえ結局はツールと自動化の話だ。
昔、大量採用していた頃、俺たちはネットワークや技術スタックを超えて候補者を探した。PythonのプロダクトなのにPython未経験者を採用し、一緒に覚えてもらった。結果、異なる視点がチーム全体を底上げした。
エージェントコーディングでも同じだ。チームにフィットし、やる気のある優秀な開発者なら、AIツール経験ゼロでも門前払いすべきじゃない。経験者と働くうちに、そのうち自走できるようになる。
もう一つ――文章力が今や超重要になった。昔からドキュメントとコラボで大事だったが、今はAIへの明確・精密な指示を書く必要もある。良いプロンプトを書くスキルは、良いコードを書くのと同じくらい重要になりつつある。
リーダーシップ
リーダーやEMは、信者か否かに関係なくエージェントコーディングに深く潜ったほうがいい。理由は簡単だ。次世代の開発者はAIツールとエージェントでコードを書く。これがソフトウェアエンジニアリングの新しい姿だ。俺たち“コード世代のベテラン”は長くはない。
面白い注記: 俺は文章を書くのにLLMをほとんど使わない。便利だろうけど、自分の声を残したいから。一方、コードは均質化してほしい。不思議な違いだ。
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