概要
https://solmaz.io/typed-languages-are-better-suited-for-vibecoding
詳細内容
## Typed languages are better suited for vibecoding
https://solmaz.io/typed-languages-are-better-suited-for-vibecoding
AIを活用した「バイブコーディング」においては、コンパイル時の安全性保証がある型付き言語がPythonよりも効率的かつ安全であると筆者は主張します。
**Content Type**: 💭 Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:3/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 73/100 | **Annex Potential**: 74/100 | **Overall**: 72/100
**Topics**: [[AIコーディング, プログラミング言語, 型安全性, 生産性, リファクタリング]]
筆者のOnur Solmaz氏は、Claude CodeのようなAIツールを導入して以来、10年以上にわたるプログラミング習慣が大きく変化したと語ります。特に驚くべきは、AIを活用した「バイブコーディング」（直感的に迅速にコードを生成する手法）において、PythonよりもTypeScript、Rust、Goといった型付きコンパイル言語が、安全性保証の観点から優れているという発見です。
これは一見すると直感に反するように思えますが、AIツールがコードのコンパイルをリアルタイムで確認できるため、大規模なリファクタリングをより迅速かつ安全に行えるようになるためです。例えば、TextCortexのTypeScriptフロントエンドの大規模リファクタリングでは、Claude Codeがタスク完了後にtscを実行し、コミット前にコンパイルが通ることを保証した結果、手動では不可能だった速度で、しかも安定性を損なうことなく変更を適用できたと述べています。
LLM（大規模言語モデル）は依然として「漏れた抽象化」（leaky abstractions）であるものの、Pythonが提供していた「迅速なプロトタイピング」という利点を、その欠点（低い安全性、実行速度、曖昧さ）なしにAIが補完できるようになった点が重要です。この変化は、特に本番環境でのPythonの採用減少を予測させるものであり、ウェブアプリケーションエンジニアにとって、AI時代における最適な言語選択と開発ワークフローを再考する重要な示唆を与えています。プロジェクトの規模が大きくなるほど、AIと型付き言語の組み合わせが、より高速で安全な開発を可能にするという点が、今後の開発戦略において見過ごせないポイントとなるでしょう。