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前回は、AIに教わったリファクタリングを知識で終わらせず、 自分の技能として定着させる方法についてお話ししました。
今回は後編です。 テーマは、なぜ自分では完璧だと思ったことに、AIから改善点が見つかるのかです。
プログラミングを学んでいると、自分ではかなり頑張って整理したつもりなのに、 AIにレビューを頼むと、新たな指摘が返ってくることがあります。
実はこれ、技術不足というよりも、見ている観点の補足が原因であることが多いんです。
例えば、自分は重複コードや変数整理ばかり気にしていて、 エラー処理や将来の拡張性には全く目が向いていなかったというケースです。
ここでお勧めしたいのが、レビュー前の事前宣言です。
AIにコードを見せる前に、今回は重複コードの排除と責務分離を確認しましたと、 自分が見た観点を先に伝えるんです。
すると、AIの指摘が見たけど見落とした部分なのか、 そもそも見ていなかった観点なのかを切り分けられます。
特に重要なのが今者です。
例えば、将来の変更のしやすさや異常形への対応といった視点が毎回抜けているなら、 それは自分の認知の癖かもしれません。
そこで、AIの指摘を単に修正するのではなく、 今回足りなかった視点をログとして残します。
数回分溜まると、自分がどんな観点を見落としやすいのかが見えてきます。
そして次回は、その視点をチェックリストに追加してからコードを書く。
このサイクルを回すことで、AIからの指摘は徐々に減り、より高度な内容へと変わっていきます。
最後に一つ、これで完璧だと感じる瞬間があります。
でも、その感覚は本当に完璧なのではなく、 今の自分が思いつく改善点がなくなった状態に過ぎません。
だからこそ、自信ではなくチェックリストを信じる。
感覚ではなく仕組みを信じる。
これがAI時代に学習効率を高める大切な考え方だと思います。
今回はリファクタリング学習の後編として、 盲点を発見するためのメタ学習サイクルについてお話しました。
最後までお聞きいただきありがとうございました。
本日の内容は以上となります。
最後までお聞きいただきありがとうございました。
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それではまた次回の配信でお会いしましょう。