- AIエージェントを活用し、1月だけで6,600件以上のコミットを記録したPeter Steinbergerのワークフローを扱うインタビュー記事
- Moltbot（旧Clawdbot）は現在、GitHub史上最速のスター成長を記録中で、Google検索量ではClaude CodeとCodexを上回る
- Peterは5〜10個のエージェントを同時に運用し、コードレビューの代わりにアーキテクチャの議論に集中する方法で開発
- AIと効果的に協業するには、エージェントが自らコンパイル、lint、テストを実行して検証できるループ設計が必須
- 細かな実装より結果とシステム設計を重視する思考を持つエンジニアの方が、AIネイティブ開発により適応しやすい
Peter Steinbergerとは誰か
- PSPDFKitをグローバルな開発者ツール事業へ成長させた創業者
- 3年間の休養後に復帰し、今回はLLMとAIエージェントをワークフローの中心に据えた
- 70人を超える開発チームを率いた経験が、完璧主義を手放す方法を教え、この能力が現在のAIエージェント作業の効率を高めている
- 2026年1月の1か月間で6,600回以上のコミットを記録し、個人開発者としては異例の生産性を示した
- すべての作業は会社ではなく個人プロジェクトで行われており、開発そのものを楽しんでいる
Moltbotと爆発的な成長
- GitHubで史上最速のスター成長率を記録しており、Tailwind CSSと比べても成長曲線は前例のない水準
- 先週のGoogle検索量ではClaude CodeとCodexを合わせたよりも多い検索量を記録
- Peterの表現: "コミットだけ見れば会社のように見えるだろうが、実際には家で趣味としてコーディングしている一人の人間だ"
AIエージェントベースのワークフローに関する10の重要な教訓
- 完璧主義を捨てること: コードが常に自分の好みに合うとは限らないと受け入れれば、エージェントを扱う際により効率的に働ける
- ループを閉じること: AIエージェントが自らコンパイル、lint、実行、検証できるようにするシステム設計が必要
- Pull Requestは死に、"Prompt Request"が台頭: コードそのものより、そのコードを生成したプロンプトを見る方が重要
- コードレビューは消え、アーキテクチャの議論が代替: Discordでも中核チームとはコードではなくアーキテクチャと大きな意思決定だけを議論
- 5〜10個のエージェントを同時に運用し、**"フロー状態"**を維持
- 計画立案にかなりの時間を投資し、Codexを好む
- エージェントと反復的に対話しながら堅牢な計画を立てる
- 計画に異議を唱え、修正し、反論したうえで満足したら実行し、次へ進む
- Codexは長時間の作業を独立して遂行するが、Claude Codeは確認のために頻繁に戻ってきて気が散る
- 意図的にあまり具体的でないプロンプトを使い、予想外の解決策を見つけることもある
- ローカルCIはリモートCIより優秀: リモートCIの10分待ちの代わりに、エージェントがローカルでテストを実行
- コードの大半は退屈なデータ変換: 執着する必要はなく、エネルギーはシステム設計に集中すべき
- 実装の詳細より成果物に関心を持つエンジニアがAIとうまく協業する
- アルゴリズムのパズルを解くのが好きなエンジニアは、"AIネイティブ"への転換に苦労する
- 製品リリースが好きな人の方が、よりうまく適応する
ソフトウェアエンジニアリングの未来に対する見解
- AIによってソフトウェアエンジニアリングが死んだのではなく、むしろその逆
- Peterはプロジェクトの高水準の構造を頭の中に維持するソフトウェアアーキテクト
- アーキテクチャ、技術的負債、スケーラビリティ、モジュール性を深く気にかけている
- Moltbot成功理由の一つは優れたスケーラビリティ
- 新機能を追加しやすくするためにエネルギーを投資
- プロジェクトの"善良な独裁者"として方向性とスタイルの一貫性を維持
文脈と限界
- Moltbotは実験的で高速な反復を前提としたプロジェクトであり、まだ作業進行中
- "速く動いて壊す"ことが、このようなプロジェクトでは唯一の成功法
- すべてのチームや製品に同じように適用するのは難しい
- それでも大手AI研究所でさえ予想しなかった需要を発見した事例として評価される
26件のコメント
予測機械を、なぜこうもしょっちゅう考えることのできる機械だと勘違いするのか理解できない
電卓は決定論的アルゴリズムに基づいて動作するため、その比喩は適切ではないと思います。
そして私はAIを使うこと自体に反対しているのではなく、この記事で紹介されているAIの使い方に問題があると考えています。
私たちが考える構造で作られているからです。
基本的には、脳細胞同士がつながる方式をそのまま取り入れたもので、どのような過程で思考しているのかを明確に見ることはできません。
「思考」も、脳の中でどのような過程を経て生まれるのか分からないため、基本的な形と現象が同じです。
だからこそ、人間の脳は予測機械と同じだと見るわけです。
私たちが思考していると呼ぶものを機械的な現象とみなし、ブレインハッキングも可能だと考える分野もあるようです。
どちらもブラックボックスで、基本構造は同じですが、だからといって似ていると断言してはいけません。
完全に同じというわけではなく、同時にまったく違うというわけでもありません。
似ているということは共通する部分があるという意味ですから、
結局、人それぞれ意見が違うのは、どれくらい似ているかを見る観点によるのだと思います。
同一だとは言えませんが、似ていると見て、
geek12356さんのコメントである予測と思考についての観点から、そうだと思います。
私は同時に、知能が人間より高いので人間とは異なるという観点も持っています。
他の人はExcelの関数で1秒で何百行もの計算をするのに、自分だけ電卓で一つひとつ計算しながら「関数は使わないでください」と言う先輩にはならないようにしましょう
Excelの関数や電卓のたとえは、あまり適切ではない気がします。
LLMの正確性が100%なら納得です..
計算機を使わないって反対しながら、なぜそろばんを弾くのか理解できない
ひとまず、こういうやり方で開発された製品なら、私は使いたくないですね。
こんな形で開発された車両や航空ソフトウェアなら、なおさら使いたくないですね。
だから日本人はいまだに大半がファックスを使っているんですよね
見た目はすごそうでも、あとで問題が起きて修正することになったり脆弱性が見つかったりしたら、コストがとてつもなく大きくなりそうですね..
すでに脆弱性がいくつも報告されているようですね。
結局、人がまた重要になるということだけど、
これを前向きに見るべきなのか、否定的に見るべきなのか..
もう知らず知らずのうちに使っているかもしれませんね。
そんなふうに吐き散らしたコードに問題が起きたら、いったい誰がその後始末をするのか……。こんなやり方でコードが作られていたら、いつかそんな地獄が必ず来るだろう。
Pull Request の代わりに「Prompt Request」とは、驚きですね。
かなり昔に MDA に強い関心を持っていたものの、非現実的だと思って諦めていましたが、これがこんなふうに実現されるんですね。
GitHubのようなところで機能として提供されると良さそうです
「速く動いて壊す」
この文章には共感します
AIで書かれたコードを読もうとした私の過ちが大きかったです。
MoltBotたちが自己修復PRをものすごい勢いで投げてくるので、それを全部本人がレビューするのは無理そうですｗ Issue数とPR数が近いのも、Issueを書いて待つ時間があるならMoltBotにPRを作ってプッシュしてもらえば終わる問題だから、という感じですねｗ
AIが犬と猫を見分けていた状況が、ほんの少しだけ私たちに身近になっただけで……それ以上の価値があるのかは分かりません。
Codexを好んでいるそうですが、設定が気になりますね。
Codexで140日間にわたり115件のプロジェクトをこなし、2500億を超えるトークンを使ったようです - link
7500万ウォンくらいですね。1人のAIネイティブ開発者は、ひとまずエグジットして資金にかなり余裕がないと…
2500億トークンとは、まったく想像もつきませんね……