Sentry共同設立者が、LLMが長期的な開発を遅らせていると批判

1M AI Newsの監視によると、エラーモニタリングプラットフォームSentryの共同創設者であるDavid Cramerは、本日Xで投稿し、大規模言語モデル（LLM）は現在、ネットの生産性向上になっていないと「完全に確信している」と述べました。彼は、LLMが導入のハードルを下げている一方で、ますます複雑で保守が困難なコードを生み出し続け、自身の経験から見ると、長期的な開発速度を遅らせていると指摘しています。

クレイマーは、モデルがコードを自動生成し、直接本番環境にデプロイするという「エージェントエンジニアリング」に疑問を呈しており、その出力コードの品質が明らかに劣り、蓄積されると净負担になると指摘している。具体的な問題には、複雑なコードベースでの增量開発での劣ったパフォーマンス、言語の慣用的なスタイルに合致したインターフェースの生成ができないこと、そして「単なるスロップのテスト生成」が含まれる。彼は特にOpenClawに言及し、「私が賭けるとすれば、OpenClawのようなツールは生成しすぎたコードのせいで、もはや回復不可能（irrecoverable）だ」と述べ、また「ソフトウェアの構築は依然として困難であり、コード行数を最小化または最大化することとは関係ない」と強調した。

クレイマーは、上記の判断は、通常の複雑さを持つ成熟したコードベースで機能開発を行った経験に基づいていると補足した。彼の最近の貢献が増加した理由は、「より簡単になった」のではなく、「おもしろいと感じた」ためであり、本質的には心理的な変化であり、実際の所要時間に本質的な差異はないと考えている。