AIにプロジェクトを支配させてはいけない
AIの進化は速いです。「Vibe coding」は迅速な開発を可能にしますが、主導権は常に自分が握っていなければなりません。
プロジェクトのビジョンを失わずにAIを使いこなすための6つのヒントをまとめました。
曖昧なプロンプトを避ける 「タスク管理アプリの機能を作って」と頼んではいけません。 AIはあなたの抱える問題を勝手に推測します。その結果、意図しないものを作ることになります。 「フリーランスの大工向けに、請求書の発行を忘れがちなユーザーを対象としたアプリを作っています。このアイデアを具体化してください」と頼むべきです。 目的を明確に定義するのは、あなた自身の役割です。
AIが出した機能リストをそのままスコープにしない AIのリストは一見良さそうに見えますが、優先順位が欠けています。それは単なるアイデアの山に過ぎません。 AIはアイデア出しに使いましょう。MVP（Minimum Viable Product）以外のすべてを削ぎ落とすという、困難な決断を下すのはあなたです。
ツールを責めない CursorやCopilotを「頭が悪い」と切り捨てるなら、あなたは失敗しています。 「脳（ClaudeやGPT）」と「デスク（IDE）」の違いを理解してください。 モデル自体は問題なくても、開発環境に適切なコンテキスト（文脈）が不足しているだけかもしれません。
一度に巨大なシステムを要求しない 「データベースとセキュリティを備えた完全なログインシステムを構築して」と言ってはいけません。 大きなタスクは小さなエラーを隠してしまいます。タスクを細分化できないと、プロジェクトは失敗します。 代わりに、「ステップ1：ユーザー用のデータベーススキーマだけを書いてください」と言いましょう。 AIは、小さく明確なタスクにおいてこそ真価を発揮します。
デバッグ手法として「Fix it（直して）」を使わない 推測はデバッグではありません。それは新たなエラーを生むだけです。 まずエラーログを分析し、根本原因を突き止めてください。 AIには具体的なログを与えて作業させましょう。そうすることで、コードの安定性が高まります。
その場しのぎの修正（Quick fixes）を軽視しない その場しのぎの修正は技術的負債を生みます。短期的なスピードのために、長期的な安定性を犠牲にしているのです。 もし近道をした場合は、コメントを残しておきましょう：
// TODO: TECH DEBT負債を可視化しておくことで、後で管理できるようになります。
AIはあなたの判断に取って代わるものではありません。あなたの意思決定のための、より良い材料を提供するものであるべきです。
あなたはこれらの間違いのうち、どれを最も頻繁に犯してしまいますか？ぜひコメントで教えてください。
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