私たちはソフトウェア開発の転換点に立っています。議論はしばしば次のような点に集中します どの AIが最高のコードを書くか(Claude対ChatGPT)や どこで そのAIをどこに置くべきか(IDEかCLIか)。しかし、それは適切な問いではありません。
問題なのは…ではありません 生成 コードの…ではなく、それは…の 検証 それにあります。
もし私たちが意図を示しAIに実行させる「バイブコーダー」としてAIを受け入れるなら、膨大な量の新しいソフトウェアが生まれます。AIエージェントの群れは、1分でシニア開発者が1週間でレビューできる以上のコードを生成できます。人間がボトルネックになってしまっています。
解決策は…ではありません もっと見る 人間だけではありません。解決策は AIデザインオーソリティ.
伝統的に「デザインオーソリティ」は、週または月に一度集まって設計を承認または却下する建築家の小さなグループです。世界では 高速AI開発 そのモデルは完全に時代遅れです。遅すぎて反応的すぎます。
「使い捨てコード」— 要件が変わったら無限にリファクタリングするのではなく捨てて再生成するソフトウェア — に移行すると、我々の役割は根本的に変わります。我々はもはや一つ一つ石を積む石工ではなく、壁を印刷する工場の設計者です。
しかし、その壁が真っ直ぐ建っているかを誰がチェックするのか?
AIデザインオーソリティは個人ではなくパイプラインです。生成された各行のコードが本番に入る前に通過すべき「試練」の連鎖です。このプロセスは人間のコードレビューを 何もではなく、 より良いものに置き換えるのです。.
それは三層で機能します:
1. 執行部(生成)
我々は一つのAIにだけ解決を求めるのではなく三つに求めます。Gemini 3、GPT-5、そして(Llamaのような)オープンソースモデルを並列で同じ問題に取り組ませます。これによりトンネルビジョンを防ぎ、LLMが時折陥る「怠慢」を打破します。このアプローチはまた 科学的に研究されています を防ぎ、非常に長いチェーンをエラーなく構築できることを示します。
2. ハードフィルター(法のフィルター)
ここで議論の余地はありません。コードはコンパイルされなければなりません。リンターに文句を言われてはいけません。そして重要な点: ブラックボックステスト テストに合格しなければなりません。関数が内部でどう動くかはテストしません(それはAIを操作する可能性があるため)。外側から見てシステムが期待通りに動作するかをテストします。テストに失敗したら即座に廃棄です。
3. ソフトフィルター(AI審査)
これが真のイノベーションです。残ったソリューションは専門の“Voting AI”に提示されます。このエージェントはコードを書くのではなく、 と読み取ります コードの評価を行います。彼は当社のアーキテクチャ原則、セキュリティ要件(OWASP、ISO)およびコンプライアンス規則(EU AI法)で訓練されています。
彼は投票します: 「ソリューションAは高速だが、ソリューションBはより安全でマイクロサービスアーキテクチャにより適合している。」
勝者は本番環境へ進みます。
このモデルは、多くのチームに欠けている権力分立を強制します。
project-description.md, rules.md, skills.md en principles.md)、および厳格な要件を作成します。アーキテクトは決定します 何を 何を構築するか、誰がそれを構築するか、どのように、そして なぜ.
それは構文エラーの専制から私たちを解放し、私たちが得意とすることに集中させます:システム思考、真実の検証、構造と意思決定。
問題はAIがコードを書けるかどうかではありません。その議論は既に終わっています。コードは大部分が使い捨ての産物になるでしょう。
問題は:あなたは...の制御を手放す勇気がありますか? コード 手放し、そこから制御を取り戻すために 品質 取り戻しますか?
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