概要
https://www.devroom.io/2025/08/08/programming-with-ai-youre-probably-doing-it-wrong/
詳細内容
## Programming with AI: You're Probably Doing It Wrong
https://www.devroom.io/2025/08/08/programming-with-ai-youre-probably-doing-it-wrong/
この論考は、多くの開発者がAIコーディングアシスタントを誤用していると指摘し、エージェントとモデルコンテキストプロトコル（MCP）を活用したより効果的なAIプログラミング手法を提唱する。
**Content Type**: 💭 Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 93/100 | **Annex Potential**: 94/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[AIコーディング, LLM活用, エージェント指向プログラミング, 開発ワークフロー, コンテキスト管理]]
記事は、多くの開発者がAIコーディングアシスタントを単なる「賢いオートコンプリート」や手動でのコンテキスト提供を要するチャットボックスとして使い、その真の可能性を逃していると指摘します。コードのコピペ、バージョン情報の不足、不完全なテスト段階、大規模なコードベースを一度に投入するといった「誤った」利用法は、AIの能力を限定し、開発者の効率を損ねると警鐘を鳴らします。
著者は、より効果的なAI活用のために、AIアシスタントに**適切なコンテキスト**と**具体的な指示**を与える重要性を強調し、そのための二つの柱として**「エージェント」**と**「モデルコンテキストプロトコル（MCP）」**を提案しています。エージェントとは、LLMに特定の役割（例：フロントエンドデザイナー、バックエンドアーキテクト）と、その役割に応じた思考プロセス、使用ツール、手順などを詳細に指示する、非常に具体的なプロンプトの集合体です。これにより、LLMは専門的な知識と行動規範を持つ「小さな軍隊」のように振る舞います。
さらに強力なのがMCPです。これは「AIモデルのUSBコネクタ」と例えられ、LLMに開発用データベースのスキーマ、GitHubのIssueやプルリクエストといった外部のリアルタイム情報へのアクセス権限を与えます。これにより、LLMは実際の開発者のようにデータベースを直接参照したり、GitHub上でIssue調査やプルリクエスト作成、さらにはプロジェクトのロードマップ策定やユーザー Story 作成といった複雑なタスクを自律的に実行できるようになります。
これらの高度な連携は大きなメリットをもたらしますが、適切なエージェントの定義やMCPの厳格な権限管理（特に本番環境への影響）には注意が必要です。記事は、AIがソフトウェアエンジニアを不要にするのではなく、むしろ「ジュニアエンジニア」としてミスの可能性を認識しつつ、人間のエンジニアがそのパフォーマンスを最大化し、問題を解決する役割へと仕事の焦点が移ることを示唆しています。