きれいなコードはcoding agentの正答率より移動コストに効く

coding agentにとって、きれいなコードはどれほど意味があるのか。SonarSourceのcontrolled minimal-pair studyは、単純な「正答率が上がる」という結論ではなく、作業コストの差を示している。33タスク、660回のClaude Code実行では、cleanなコードとmessyなコードの間でpass rateは大きく変わらなかった。一方で、cleanなコードではtoken使用量が7-8%少なく、同じファイルを再訪する回数は34%減った。

研究の要点は比較方法にある。architecture、dependency、外部から見える動作をそろえたrepositoryペアを作り、static-analysis violationやcognitive complexityだけを変える。cleanなrepositoryを意図的に悪化させる経路と、messyなrepositoryを整理する経路の両方を使い、agent能力そのものとコード品質の影響を分けようとしている。

HNの議論では、実験設計への疑問も強かった。hidden testでタスク達成は測っているが、既存テスト全体のregressionを十分に見ていないのではないか、という指摘だ。つまり、この論文は「clean codeはagent性能に関係ない」と読むべきではない。むしろ、成功率が同じでも、そこに至る計算量と探索の仕方が変わるという結果である。

開発現場ではこの差が効いてくる。lint、dead code削除、低いcognitive complexity、明確な構造は、人間の読みやすさだけの話ではない。agentが迷う回数を減らし、contextを浪費しにくくする。agentを日常的に使うチームでは、maintainabilityが運用コストの一部になる。