「バイブコーディング」で始めるAIエージェント開発 #生成AI – Qiita

新規ライブラリを扱う時、何ページもあるドキュメントを精読するハードルに挫折したことがある人も多いのではないでしょうか。ロングコンテキストモデルやproject機能などを使い、複数ファイル・リポジトリ・マニュアルをまとめて入力することで、自分で読まずともコードを生成できたり、修正するために読むべき場所を簡単に見つけられたりと、学習コストを大幅に削減できます。

もちろん最終的なプロダクトを作り込んでいくためには、作成者自身もコードを正確に理解する必要がありますが、このライブラリで作ってみたどうなるんだろう？といったプロトタイピングのコストは大きく低下します。

高性能な生成AIが登場したことで、プログラミング言語に精通していなくても、複雑性の低いプログラムなら自然言語だけで簡単に作成できる時代になりつつあります。
さらに、CursorやDevinなどのエージェント組み込み型コーディングツールが普及し始め、大規模・複雑なプログラムの作成もほぼ自動化できる未来が見えてきました。

とはいえ、AIが修正しきれないエラーの対応や、意図した挙動になっているかどうかを検証するには、ある程度のプログラム理解や技術的知識が依然として必要です。
プログラミングがAIによって完全に代替されるというよりは、「AIを使いこなし、開発スピードを大幅に上げる」というのが現在の状況かと思います。
結果として、コード実装に対する上流工程の構想や設計の重要度が増してきてい。　

もし「こんなアプリがあれば良いのに」といったアイデアがあれば、ぜひ生成AIを活用して形にしてみることにトライしてみてはいかがでしょうか。