今回は、僕がエンジニアの手を借りずにポッドキャストの編集自動化を作り切った体験を起点に、AI駆動開発で生産性を最大化する進め方について語っております。
驚いたのは、AIが僕の想像の外から技術を見つけてきて実装してしまったこと。「頭の良さより、考えを更新し続ける姿勢が3倍効く」というスーパー予測者の研究とも重なり、AIとの向き合い方を更新させられました。
僕は「設計を詰めるより、まず実装させて一晩でイテレーションを回す方が速い」と考えているのですが、エンジニアの阿部さんは「それには適用範囲がある」と。インフラや外部連携、責務境界が絡むと、そう単純ではないようで。この違いはどこから来るのか?
「次に詰まるのは人間なのでは」という観点も含め、最後まで意見は平行線。それでも、議論しがいのある回になったと思います。
後半は、DeepSeek-V4 Proが主力になりつつある驚きや、Claude Code・Codex・opencodeの使い分けについても話しています。
▼Claude Code
https://claude.com/product/claude-code
▼Codex
https://openai.com/codex/
▼opencode
https://opencode.ai/
▼Claude Design
https://www.anthropic.com/news/claude-design-anthropic-labs
▼DeepSeek
https://www.deepseek.com/