最初に来たのはオートコンプリート。GitHub Copilot、2021年。エディターが次の行を推測。開発者は否定し、試し、無しでは生きられなくなった。
次に来たのはチャット。Claude、ChatGPTがワークフローに。質問して、答えを得る。コード貼って、説明を得る。
今来てるのは第3波：自律エージェント。提案するだけじゃなく—計画し、実行し、デバッグし、反復するシステム。
Copilotはこれから打つことを予測。現在のファイル、関数名、コメントに基づいて。
最良ならキーストローク節約。最悪ならもっともらしいゴミを幻覚。
まだ君が運転してる。AIはただの速いキーボード。
限界：本質的にローカル。数百行しか見えない。アーキテクチャを理解してない。
ChatGPTはAIを会話的にした。行ったり来たり。問題を自然言語で説明。フォローアップを聞く。
これがAIをデザイン議論に持ち込んだ。「これどう構造化すべき？」が正当な質問になった。
限界：コンテキストウィンドウと統合。会話はIDE外で起きる。コピペ。AIは本当のコードベースを見てない。
IDE統合がこれを解決し始めた。Cursor、Windsurf。AIがファイルを見れるようになった。でもまだ君がすべてのステップを指示してる。
エージェントは関係を変える。
ゴールを説明する：「NextAuthで認証追加して。」エージェントはコード生成するだけじゃない—計画する。
タスクをステップに分解。ファイル作成。パッケージインストール。設定を書く。エラー処理。テスト。デバッグ。反復。
AIにエージェンシーがある今。各ステップのプロンプトなしで決定を下す。
退屈で、よく定義されたタスク：
エージェントは動くけどアーキテクチャ的に間違ったコードを生成できる。より広い制約を理解せずに即時のゴールを最適化する。
「コードを書く」価値は減少してる。「何を構築すべきか知る」価値は増加してる。
重要なスキル：システム設計、複雑な問題のデバッグ、コードレビュー、アーキテクチャ決定、AIが微妙に間違ってるときを知ること。
重要度が下がるスキル：タイピング速度、構文の暗記、ボイラープレート生成。
成功する開発者は、波と戦うんじゃなく、波に乗ることを学ぶ者だ。
— blanho
みんなOpenAIをデフォルトにする。Grabは速くて安い1Bモデルを作った。レンタルをやめるべきはいつか？
プロンプトを打つ、AIがコードを書く。シンプルでしょ？裏では5つのシステムが互いに言い争ってる。
どちらも同じAPIを呼んでいる。違いはエージェントがどう呼び出すかだ — そしてその違いは思っている以上に重要だ。
