HNが「old wayのcoding」で議論したのは、AIが飛ばす学習だった

Miguel Connerの投稿は、AI codingを拒む文章ではない。AI agentsを作ってきた人物が、Brooklynで3か月のcoding retreatを取り、あえて大半を手で書いているという記録だ。HNが反応したのは、いまや「old way」が、IDEとagentに任せず自分で書き、調べ、debugすることを指すようになったという感覚だった。

内容は単なる精神論ではない。ConnerはCS336の課題を進め、Tiny Storiesで17M parameter modelを学習し、FlashAttention2をTritonで実装する方向に進んでいる。さらにApple IIeでBASICのfizzbuzzを書き、Banditのterminal security challengeを解き、Vimでperceptronを手書きした。いくつかのbugではClaudeに助言を求めたとも書いており、実験の焦点は禁欲ではなくcalibrationにある。

HN discussionでは、AIが短縮するfeedback loopが何を奪うのかに話が移った。あるコメントは18歳の学生にApple II Plusと6502 assemblyを教えている経験を共有し、別のコメントはagentic workflowが出力では強く見えても、codebaseの記憶やdebuggingのpattern recognition、active recallを弱くするかもしれないと見た。autocompleteを中間地帯と見る声もあった。

だからこの投稿は、AI toolの是非よりも、開発者の身体感覚の話として読まれた。手で書くと、syntax、runtime error、docsを読む時間、小さな実験が避けられない。その遅さが、あとでmodelの出力を評価し、壊れた部分を直す判断材料になる。

AI codingはthroughputを押し上げる。ただしAIが書いたcodeをreviewし、方向修正し、repairする力は、まだ「old way」で鍛えられる遅いskillに支えられている。HNがそこに反応した。