つまり、AIは今日多くの雑多なデータを生み出しています...コードは、ほとんど余計なプロンプトなしで、説明されたタスクをデフォルトで非常にうまく実行できます。 しかし、スロップを定義するには、誘導やガードレール、レビューがたくさん必要です。 しかし、この状態のままでは長続きしないと思います。フロンティア研究所がこの段階に到達するのは非常に困難であり、そのためにまだこれらのより高度な問題に注力していないのだと思います。 基本的には、モデルをこのレベルに訓練して、堅牢なアーキテクチャ、安全なコード、シンプルなコードを作ることが問題だと思います。 ただ、まだその段階に至っていないだけだ。そうなるよ。

私はCodexアプリで4つの独立したAIタスクを同時にかなり難なく管理しています。 まだ試していなければ、ターミナルよりもCodexアプリを強くおすすめします。 完璧ではありませんが、gitのワークツリーやブランチで新しいタスクを作成する際の手間を大幅に減らします。

友達を変異させる時だ! 個人的には、一般的に言って、単元テストからプロパティテストへ移行する時期だと思います。 AIが特性テストを書く -突然変異テスト> -> AIがすべてのミュータントをさらに性質テストで殺す ->あなたはこれまでで最高の本物のテストカバレッジを手に入れられることを願っています! 高度なテストインフラの作成と維持コストはAIの導入により劇的に下がっています。これを受け入れてください!