Moltbot創設者インタビュー：エージェント的コーディングで成功する方法

「ループを閉じる」ことがAI勝者とフラストレーションを感じるコーダーを分ける理由

Peter SteinbergerはPSPDFKit—10億台以上のデバイスで使われているPDFフレームワーク—を構築し、燃え尽きてテック業界から3年間姿を消しました。2024年に戻ってきた彼は、GitHub CopilotとGPT-3.5を完全にスキップして、直接Claude Codeに着地しました。数ヶ月以内に、彼は1日で600コミットをマージするようになりました。彼はまたMoltbot（旧Claudebot）の創設者でもあります—ソロプレナーの世界を席巻しているオープンソースの個人AIアシスタントです。

スロットマシンの心理学について： "It's the same economics as a casino. You press the trigger and ding ding ding—it does crap or it blows your mind."（カジノと同じ経済学です。トリガーを押すと、ダメダメか、心が吹き飛ぶかです。）AIコーディングの変動報酬ループは、それに逆らうのではなく一緒に働くことを学ぶと、本当に中毒性があります。

効果的なAIコーディングを分けるものについて： "The good thing about how to be effective with coding agents is always: you have to close the loop. It needs to be able to debug and test itself. That's the big secret."（コーディングエージェントで効果的になる方法の良いところは常に：ループを閉じなければならないということです。自分でデバッグしてテストできる必要があります。それが大きな秘密です。）これがAIがコーディングで優秀で、クリエイティブライティングで苦労する理由です—コードはコンパイル、テスト、検証できます。

自分のコードのほとんどを読まないことについて： Peterは完全に読んでいないコードをシップすることを告白しますが、それが聞こえるほど無謀ではない理由を説明します。"Most apps are just data coming in one form, packaged into a different form, stored in a database in a different form... We are pretty chasing printers. The hard part was solved by Postgres 30 years ago."（ほとんどのアプリは、あるフォームで入ってくるデータを、別のフォームにパッケージ化し、別のフォームでデータベースに保存するだけです...私たちはかなりプリンターを追いかけています。難しい部分は30年前にPostgresが解決しました。）彼はシステムアーキテクチャに焦点を当て、エージェントに配管を任せています。

PRが「プロンプトリクエスト」になることについて： "I read the prompts more than I read the code because this gives me more idea about the output. I ask people to please add the prompts."（コードよりプロンプトをもっと読みます。なぜならアウトプットについてより多くの考えをくれるからです。プロンプトを追加するようお願いしています。）どう動作すべきかについての思考は、生成された実装より重要です。

エージェントを並列で実行することについて： 彼は通常5〜10のCodexエージェントを同時に実行し、コーディングを不完全だが優秀なエンジニアのチームを管理するように扱っています。1つのエージェントが機能を構築するのに40分かかるとき、彼は他のことに移ります：「常に飛び回っています。通常、フォーカスしている1つのメインプロジェクトと、注意が必要な衛星プロジェクトがあります。」

企業がAI導入に苦労する理由について： "I could easily run a company with 30% of the people. But this requires completely redefining how the company works... You have to do a big refactor first—not just on your codebase, but also on your company."（30%の人数で簡単に会社を運営できます。しかしこれは会社がどう機能するかを完全に再定義する必要があります...最初に大きなリファクタリングをしなければなりません—コードベースだけでなく、会社についても。）

AIパワードな開発者のための5つの重要な洞察

• ループを閉じる — テスト、リンティング、CLIツールを通じてエージェントが自分の作業を検証できるようにシステムを設計する。これが基本原則。
• 行数ではなくアーキテクチャで考える — システム構造を気にする；エージェントが実装詳細を処理。「私はアーキテクト、Codexが1行1行の理解をする。」
• すべてをCLIファーストで構築 — CLIはエージェントがフィルタリング、チェーン、スクリプト操作を可能にする—構成できないMCPよりはるかに強力。
• 完璧主義を手放す — 「私は以前、すべてのスペース、すべての命名に執着していました。振り返ると—何だったんだ？顧客は内部を見ません。」
• プロンプトをドキュメントとして扱う — PRをレビューするとき、誰かが使ったプロンプトは生成されたコードよりソリューションの品質について多くを明らかにする。

AIファースト開発チームにとっての意味

Peterのアプローチは、AI時代にシニアエンジニアがどう働くかの根本的なシフトを表しています。コードを書くのではなく、エージェント検証のためのシステムを設計し、アウトプットを味見するアーキテクトになります。スキルはコーディングではなく—どんな質問をすべきか、AIを成功させるフィードバックループをどう構造化するかを知ることです。

AI変革を検討している組織にとって、彼の警告は明確です：既存のワークフローにAIツールを追加するだけではできません。コードの所有権、レビュー、そしてエンジニアを価値あるものにするものについて、会社がどう考えるかを再構築する必要があります。

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