AI で速く進むことと、問題理解を避けることの境界はどこですか？

understanding を避けている姿

• tests が green になるまで prompt するが、なぜ red だったか分からない。
• review で code を説明できず、変更を求められたら詰まる。
• team の誰も理解していない codebase を蓄積している。

rule

理解していないものは merge しない。 AI が追えないものを出してきたら、それは slow down の signal です。code を説明させ、なぜこの API を選んだかを聞き、理解できるまで小さな step で作り直します。AI は learn the thing のために使い、skip it のために使わない。自分の system を maintain できないままにする fastest path は、実際には速くありません。cost を最悪の瞬間へ defer しているだけです。

良い test は、明日 AI を削除してもこの code を own できるか、です。yes なら AI を speed のために使いました。no なら problem を避けるために使いました。

なぜ重要なのか

understanding が code への accountability を可能にします。reasoning できない logic を ship した瞬間、それを debug、extend、correctness 判断する力を失い、その負担を reviewer と future maintainer に押し付けます。さらに skill atrophy が compound します。AI に頼って understanding を避けると、AI の mistake を捕まえる mental model を作らなくなります。understanding with speed は有利に compound し、understanding instead of speed は不利に compound します。