ちなみに、バイブコーディングで作ったゲームはこれです。 https://www.stdy.blog/vibe-go-stone/

JDK 23に入りました。
テストしてみたところ、プロジェクトのJDKバージョンが23未満でも、IDEやJavadocのEXPORTツールが対応していれば正常に動作します。

洞察が込められていますね。ありがとうございます。

「現在のレベル」という部分に目が行きます。人間の時間感覚でLLMを見ているのではないでしょうか？

• Cursor システムプロンプトの詳細分析 — впечатляет.
• Anthropic が AI IDE をリリースする可能性があるなんて、今から楽しみです。

標準に反映されたようですね

Linux Landlock は、特権を持たないプロセスが自分自身をサンドボックス化できるカーネルネイティブのセキュリティモジュールですが、API が……難しいため、誰も使っていません！

Landlock は初めて聞きましたが、興味深いですね

AIと一緒にコーディングしていて感じるのは、AIにコードの一部だけを渡しても文脈を理解できるように、単一責任の原則＋TDDっぽい単位で細かく分割していくと、大きな文脈を読まなくても、部分的な文脈だけで十分に捉えられるようにしておく必要があるということです

AIを趣味活動でいちばん多く使っているのはWebゲーム制作ですが、同感です。ある程度以上の規模になると、ある瞬間からAIの集中力とでも言うべき部分が目に見えて低くなることがあるんですよね。私はこれを次のようなやり方で活用していて、ゲーム内の全体ツリーとソースコードをTOCを含めた1つのファイルにまとめ、新しいスレッドを作成する際にそのファイルをアップロードして作業を続けます。そして質問をするときは、必ず現在のプロジェクト名を明示的に伝えたうえで回答を求めます。それでもなお、まだ不満の残る部分はありますが……以前は現実の生活が忙しくてとても手を出せなかった趣味を、比較的短い時間で形にしていけている点はとても満足しています。

タイトルに釣られましたね。笑 同感です~~

ディープリサーチを含むLLMは、まだ高水準の問題解決には有用ではありません。（例えば、論文レベルのアルゴリズム開発）
極限の最適化や、さまざまなシステム特性と技術的イシューを理解しなければならないコーディングも同様で、まだ人の手が必要です。開発者は単なるプログラマーではなく、問題解決者です。いつかはend-to-endの問題解決も可能になるでしょうが、今はタイピングや単純なプログラミングに使う時間を節約し、より難しい問題へのアプローチ方法に投資できるので、生産性の面では前向きに見ています。

ざっくり作って、残りの細部を整えるパターンは本当に良いです

個人も恐れるべきではありませんが、組織もまた、ばかげた（？）質問を奨励すべきだと思います。

実際にスキーマを設定して受け取り、そのように使うことが多いです。

Vibe coding はミームではなく、新しい開発方法論だったんですね

経典に似た表記法を使う別の種類の学習にも役立ちそうですね。プラトンの書籍とか…

テックリードとしてこのような作業をかなり多くやっています。ストーリーポイントに基づく定量化を試みるのも似たようなものですが、幸い会社がそれほど大きくないので、役員をはじめとするメンバーが私がどのような役割をしているのかを認識してくれており、今のところは問題は発生していないようです。
組織が大きくなったら、定量化の方法も考えてみる必要がありそうですね。

これはこれで……私たちを置いて、自分だけ涅槃に入ってしまったわけじゃないですよね？

どこかで見た話だと思ったら……2023年の記事だったんですね。
2年前にも同じ記事が上がっていましたね https://ja.news.hada.io/topic?id=10680

Mistral OCRならDoc As Promptがうまくいくと思っていましたが、私にも似たような問題がありました。手がかりを得られました。