ソフトウェア工学

最近AIを使ってC++の小規模なプロジェクトを立ち上げたんだけど、一番「やられる」瞬間は、それがコードを書いてくれないことじゃなくて、たった3分でそれっぽくディレクトリツリーを組み立ててくれて、ついでにサードパーティライブラリをいくつか突っ込んで、デモが本当に動く時なんだよね。問題もそこにある。新しく導入したライブラリが具体的に何に対応しているのか、コンパイルのパスはどうなるのか、どこに境界線があるのか、まだ把握できていないのに、後で手戻りが発生するのはほぼ避けられない。

最近、AIプログラミングで最も怖いのはモデルの賢さではなく、最初からやりすぎなところだと感じています。特にC++のような、しっかりしたフレームワーク（脚手架）に頼れない言語の場合、手順を一つ間違えるだけで、コンパイル、リンク、ライブラリのバージョン、ディレクトリ構造など、後でいくつもの手間が増えてしまいます。

最近アルゴリズムサービスを書いていて、twap や vwap のようなモジュールをいくつか展開したところ、またこの古い問題に直面しました。

C++ でクラス名に頼ってセマンティクスを無理やり押し付けると、名前はすぐに制御不能になります。TwapOrderManager、VwapOrderManager、AlgoOrderManager のようなものは、書き進めているうちに「自分の構造が手に負えないことはわかっているけど、とりあえずプレフィックスを付け足しておこう」という感じになってしまいます。端的に言えば、フォルダで階層分けをして、さらに namespace を一つ追加するのは、コードの潔癖症なのではなく、C++ に Java のようなネイティブな package システムがないことによる空隙を埋めているのです。