Ask HN: LLMをコード作成に活用する新しい方法を試している人はいますか？
LLMを使ったプログラミングに「流れ」を感じられず、プロンプト→応答のループに停滞感を覚えているという投稿。Claude CodeやCodexを使っても、手書きコードのような没入感が得られず、数分おきに中断される自転車のようだと表現。タブ補完モデルの方が方向性として優れていると考え、根本的に異なるアプローチを模索するスタートアップや個人実験について意見を求めている。
背景メモ
米国の掲示板Hacker News（YC運営）に投稿された質問スレ。投稿者は、Claude Code（Anthropic社のコード生成AIツール）やCodex（OpenAI社のコード生成AI）を使う際に「プロンプト→応答待ち→確認→再プロンプト」というループから抜け出せず、手書きコーディングのようなフロー状態に入れないことに不満を感じている。「AIは自転車（思考の拡張）であるべき」というのは、1980年代にAppleの研究者が提唱した有名な理念のパロディ。投稿者は現状のチャット型インターフェースに代わり、コード補完（タブ補完）のように逐次的・低遅延でAIがアシストするモデルの方が方向性として正しいと主張している。ここでいう「タブモデル」とは、CursorやCopilotのように、Tabキー一つでAIが次のコード片を提案するUXのことを指す。このスレでは、プロンプト応答型ではなく、よりリアルタイム性の高いAIコーディング体験を模索する開発者たちの議論が展開されている。