概要
https://blog.stuartspence.ca/2025-08-declining-ai-slop-mr.html
詳細内容
## Why I'm declining your AI generated MR
https://blog.stuartspence.ca/2025-08-declining-ai-slop-mr.html
経験豊富なエンジニアであるスチュアート・スペンスは、AI生成コードの不適切な利用がプロジェクトの品質とチームの学習を損なうと強調し、マージリクエストを却下する具体的な理由を提示する。
**Content Type**: 💭 Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 87/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[AI生成コード, コードレビュー, マージリクエスト, 技術的負債, 開発ワークフロー]]
ベテランエンジニアであるスチュアート・スペンスは、AI生成コードが「AIスロップ（無駄で質の低いAI出力）」となり、マージリクエスト（MR）として不適切であるケースを具体的に指摘し、これらを却下する理由を詳述しています。Webアプリケーションエンジニアにとって、これは日々のコードレビュープロセスとプロジェクトの健全性維持に直結する重要な指針となります。
同氏は、不適切なAIコードの利用が、コードレビューの本来の目的である「作者とレビューアの学習と改善」「重要な変更の健全性チェック」「メンタル負荷の最小化」「一貫性のあるシンプルなコードの維持」を阻害すると警告しています。具体的な問題点としては、組織に不要なコードの削除不足、提出言語の基本を理解していないコード、過剰で冗長なドキュメント、プロジェクトの一貫性を損なう新しいフレームワークやスタイルの導入、不テストなエッジケースの追加、目的不明な依存関係の追加などが挙げられます。これらの行為は、レビューアに過剰な負担をかけ、技術的負債を増大させ、最終的にプロジェクトを麻痺させる原因となると指摘しています。
この記事は、AIツールが進化する中で、エンジニアがAI生成コードに対してどのように責任を持ち、品質を確保すべきかという問いを投げかけています。特に、AI生成コードを一時的な分析や非コア機能に限定し、使用意図と検証ステップを明確にすることで、受け入れられる可能性が高まるとしています。AIの過度な期待（ハイプ）に流されず、その実用的な価値と限界を理解し、自身の開発ワークフローに賢く組み込むための、地に足の着いた実践的な視点を提供しています。チームリーダーやテックリードは、AIの誤用が技術的負債や学習機会に与える影響を理解し、建設的な形で抵抗する必要があることを示唆しています。