ミッキー17..（笑）

たくさん学びました。ありがとうございます。

Blueskyのコメント欄の反応が面白すぎるね（笑）

コメントが興味深いですね

共有ありがとうございます。

すごく役立つヒントですね……ありがとうございます

ある程度、私の考えと似ていますね。

GPTを使ってみていますが、シニア開発者のポジションを代替できるようには思えません。しかし、生産性が向上したぶん、新卒やジュニア開発者はますます就職が難しくなる気がします。

フロントエンド開発者は、デザイナー、企画、バックエンドなどさまざまな分野のチームメンバーとコミュニケーションを取る必要があるため、大きく縮小することはなさそうです。ジョブズが言った「人は、見せてもらうまでは自分が何を望んでいるのかわからない」という趣旨の言葉がありますが、フロントエンド開発者は、その望むものを見せるために何度もプロトタイプを作る役割を担うので、大きく減ることはないと思います。プロトタイプの数がさらに増えることはあるかもしれませんね。

一方で、バックエンド開発者は、コード自動生成やAIによって徐々に減っていく気がします。やはり完全になくなることはないと思いますが、その代わり減少はするでしょう。バックエンド開発というのは、ある意味では公式のような部分もあり、自動化できる余地も多いので、こちらは少し減りそうではあります。

開発者を完全に代替することはできないものの、部分的に雇用の減少が起こる可能性はあります。しかし、より多くの領域でデジタル転換やレガシー移行の業務が生まれることで、当面は大丈夫そうです。

一部の停留所にUHD災害情報受信機が設置されているのを見ましたが、これもATSC 3.0方式なら、BPSをきちんと活用するには低い信号感度でも受信できる必要がありそうですね。

📝 The Post-Developer Era – 詳細要約(by ChatGPT)

記事の背景と目的

• 2023年のGPT-4ショーケース直後、「The End of Front-End Development」という記事を通じて、AIが開発者を代替するという主張に懐疑的な見解を示した。
• それから2年が経った今（2025年）、実際の状況を振り返り、当時の予測が正しかったのかを検証する。

企業のAI導入状況

• Googleは「AIがコード全体の25%を書いている」という記事があったが、実際には人間の開発者が主導しており、AIはあくまでツールにすぎない。
• AIが自律的にコードを書くのではなく、開発者が方向性を示し、その結果をレビュー・修正する形だ。

Devin: 開発者代替AIの実際の結果

• CognitionのDevinは「開発者なしの開発」を掲げたが、実際に導入した企業の大半が失敗を経験したと報告している。
• 小さな作業は可能だが、複雑な仕事には力不足。ほとんどのチームは1か月以内に利用を中止した。

バイブコーディング(vibe coding)

• Josh本人が使っているAI IDE（Cursor + Claude）の事例を紹介。
• 単純な作業は素早く解決でき、一部では予想以上に良いコード提案もある。
• ただし最終的にはハンドリングが必要で、AIだけで維持することはできない。
• 「AIはクルーズコントロールだ。手を離せば、いつか道路を外れる。」

現在の開発者就職市場

• 依然として厳しい状況。だが、これはAIによる代替が原因ではなく、
• 金利上昇による投資の縮小
• ビッグテックの大規模レイオフ
• 「まもなくAGIが登場する」という幻想
• つまり、AIが実質的に代替しているからではなく、むしろ誇張された信念が採用を妨げている。

フロントエンドのほうが危険か？

• 一部では「フロントエンドのほうが代替されやすい」と主張するが、Joshは逆だと見る。
• フロントエンドはユーザー体験に直結するため、精緻でブランドに合った作業が必須だ。
• バックエンドコードのほうが、むしろAIによってより早く単純化・自動化される可能性がある。

LLMを学習ツールとして活用する

• AIは初心者にとって、概念の説明やエラーの理解に非常に有用なツールだ。
• ただし盲信は危険。
• 「AIはGPSではない。陪審員のように批判的に受け止めるべきだ。」
• 無批判に従えば、結局コードを読めず、修正もできなくなってしまう。

新人開発者へのメッセージ

• AIに萎縮して開発の勉強をやめないこと。
• むしろAIと一緒に働ける開発者こそが最も強力な存在になるだろう。
• 今後は**「開発者ルネサンス」**が訪れる可能性もある。
• 「今から開発を始めても遅くない。」

技術発展の現在地

• AIの性能は継続的に改善しているが、今は爆発的な進歩というより、段階的改善のフェーズに入っている。
• GPT-4.5、Gemini 2.5 などの新しいモデルが登場しているが、既存性能の細部を磨くレベルだ。

懸念される点

• トランプ再選などによるグローバル経済の不安が、技術産業に悪影響を及ぼす可能性がある。
• AIツールに過度に依存すると、開発スキルの土台が弱くなる恐れがある。
• 学習と成長の機会を逃さず、能動的にAIを活用する必要がある。

📌 結論の要約

• AIは開発者を完全には代替できず、
• むしろ生産性を向上させる補助ツールとして定着しつつある。
• 人間の開発者の役割は依然として不可欠であり、その価値は今後も維持されるだろう.

本当に学ぶことの多い文章ですね。朝に2時間ずつ活用して文章も書き、さまざまなプロジェクトまで完成させるなんて……！

Plex と Jellyfin を使っているのでコードとドキュメントを確認しましたが、もし bun sqlite を使っていたら、もう少し性能が良くなっていたように思いますし、Jellyfin のドキュメントがまだ準備されていないのは少し残念です

こういうプロジェクトがあることに感謝します

国内でも地方都市ではカバーされていない場所がかなりありますし、ほかの国の郊外都市はもっと深刻なのではないでしょうか？
GPSとはカバーされる範囲が違うのでは、という気もします。

バンドルしたファイルをもとに、LLMがretrievalして元のコードを持ってくるということではないですか？

私も似たような考えです

これを見た瞬間、かっこいいと思った私は、やはり旧時代の感覚を持つ人間なのだろうか？

アメリカ式の解雇は、見るたびに野蛮だと感じます。いっしょに時間を過ごした人たちなのに、送り出すにしても「整理してから出ていってください」とは言えないのでしょうか。
すべての人が一瞬でアクセス不能になることを前提に、業務をステートレスに組み立てなければならないのでしょうか……？

Googler から ex-Googlerへ

かなりクールな反応が多くて驚きました...

バンドルしたファイルをプロンプトに入れたり、アプリケーションに添付してLLMにクエリしたりすることをRAGと言えるのでしょうか？ どの部分がRetrievalに当たるのか気になります

スペック上では GPT 4.5 に勝つモデルがないわけではありませんが……単純な翻訳だけをさせてみても、両者の文章構成力は似ているとさえ言えません。（GPT の圧勝）
そろそろ、ベンチマークやテストセットをどう構成すべきかという議論も必要な気がします。
LLM 自体の性能も、一般的な task では期待以下だという評価が少なくありませんしね……

学ぶことの多い文章です。結局のところ、SaaSも顧客が問題を解決するために雇うプロダクトだという事実を忘れてはなりません。