前言#
本記事は 2025-03-31 から 2025-04-06 までの週の生活の記録と考察です。
杭州に戻ってからほぼ一年が経ち、借りている家もほぼ契約が切れそうなので、急いで二日間物件を見て回り、最終的に近くに別の物件を選びました。再び苦痛の引っ越しを経験することになりますが、新しい家の間取りには満足しており、生活スタイルの調整としても良い機会です。
物理的な引っ越しに加えて、私のすべてのサービス / データも AWS から OVH への移行を経験しました。これも波乱万丈でしたが、最終的には無事に完了し、ちょうど整理することができました。
最近は高強度で Cursor と Windsurf を使って Vibe Coding を行っており、確かに従来の開発スタイルが覆されているのを感じています。他にも面白いことがたくさんあります。
OVH と Coolify#
OVH ミステリーボックス#
私は以前から Serverless プラットフォームの愛好者で、Vercel、Netlify、Cloudflare Pages、Zeabur、fly.io、Railway などのプラットフォームで自分のほとんどのサービスを展開・管理してきました。大抵の場合は十分でしたが、Zeabur の値上げや各プラットフォームのポリシー変更に伴い、コストが月に十数ドル、さらには数十ドルにまで上昇し、もはや優位性を失ったと感じています。
さらに、以前参加したハッカソンで数千ドルの AWS クレジットを受け取ったため、長い間 AWS 香港データセンターの EC2 インスタンスにサービスを展開していましたが、クレジットの期限が迫ってきたこともあり、サービスの安定性を一度で確保するために、いくつかの専用サーバーを長期的に契約することを考えました。
主に考慮したのは、Webp Cloud チームが「Hetzner CAX シリーズ ARM64 サーバー性能簡評および WebP Cloud Services の実践」で強く推奨していた Hetzner の ARM64 サーバーと、もう一つのコストパフォーマンスが非常に高い OVH です。
最初は Hetzner を使うつもりでしたが、ちょうど OVH がミステリーボックスのキャンペーンを開始したのを見つけました。22.99 ユーロ / 月で、基本構成は以下の通りです。
- Intel Xeon E5-1650v3
- 64G メモリ
- 2 * 480G SSD SATA ソフト RAID
- 1Gbit/s 帯域幅
元々はかなりお得な構成でしたが、面白いのは、より高い CPU、メモリ、ハードディスクのマシンがランダムに出る可能性があることです。しかし、価格は変わりません。一瞬で Pop Mart を買う友人たちの気持ちが理解できました、これ誰が我慢できるんだ。
合計で四台購入しました。最初の二台は基本構成で、三台目は CPU とメモリが当たったカナダ bhs データセンターのマシンが出ました。
- Intel Xeon E5-1650v4
- 128G メモリ
その時点でかなり満足していましたが、夜通しサービスの移行を行い、全量データベースのデータを移行した後に、四台目のマシンも設置が完了したというメールが届きました。構成を確認すると、驚くべきことに本当に隠れたモデルが出ました。
- AMD EPYC 7351P
- 128G メモリ
- 2 * 1T NVMe
- フランス GRA データセンター 1Gbit/s 上り + 10Gbit/s 下り帯域幅
前日には友人と「自分にはこんな運がないだろう」と話していたところでした。
移行したばかりのサービスを見て少し笑ってしまいましたが、幸せな悩みでもありました。そこで、熟練のサービス運搬工として再び動き出し、半晩かけてすべてのサービスを移行しました。この価格と構成は、家宝としても十分です、本当にもう引っ越しはしたくない。
データセンターはフランスにあり、回線は一般的ですので、ほとんどの対外サービスには Cloudflare プロキシを設定しました。これでいくぶんかの最適化ができ、個人使用としては十分です。今後、国内アクセスの要求が高いサービスについては、より良い回線の nginx リバースプロキシを考えるかもしれません。
Coolify 管理#
ついでにサービス管理のプランも最適化 / 整理しました。
以前は Zeabur のホスティングを使っていましたが、パネルにバグが多く、k3s を使ったデプロイとスケジューリングの方法がややブラックボックスで、ServerCat などのツールを使って各コンテナの状態を簡単に確認することができず、データバックアップやマウントなどの操作にも大きな制限がありました。
友人が構築した Coolify パネルにいくつかのサービスをホスティングしており、特にデータベースを S3 に定期的にバックアップする機能が強力なので、今回は Coolify を選び、パネルでサーバーの SSH を設定するだけで一括管理できるようにしました。
Vibe Coding#
最近「Vibe Coding」という言葉が流行していますが、これは AI によるプログラミング支援を皮肉った表現です。しかし、真面目に話すと、私は 21 年の GitHub Copilot テクニカルプレビューの時から高強度で使用しており、その後も ChatGPT や Claude などの AI チャットプラットフォームを使ってコードを生成してきました。昨年の 7 月からは年払いで Cursor を高強度で使用している AI コーディングの重度愛好者として、AI コーディングが私たちの開発スタイルに与える大きな影響を実感しています。
正確に統計を取ったことはありませんが、私の仕事や個人開発の中で、目測でおそらく 70% 以上のコードが AI によって生成されていると感じています。大部分の時間は Cursor のエージェントモードを使用しています。
多くの人が AI が生成するコードに偏見を持ち、「一度きり」のメンテナンスが難しいコードが生成されると考えていますが、私は依然として、AI により高い自主性を持たせたエージェントモードであっても、生成されるコードの品質は開発者自身がコントロールする必要があると考えています。AI に与えるプロンプトが十分に正確であれば、非常に良い助けとなり、時には自分よりも優れたコードを書くことができます。
最近、個人プロジェクトのバックエンド API を数十のファイルにわたってリファクタリングする試みを行いました。自分で書くなら 2-3 時間の作業量と大量の忍耐が必要だったでしょうが、要件と参考文書を Cursor に伝えたところ、一次生成されたコードがそのまま使用できました。ただし、コンポーネントが一つ漏れていたため、二度の追問を経て完全に私の要件を実現しました。合計でかかった時間は 20 分未満（ほとんどの時間は Claude 3.7 Sonnet の思考待ちに費やされました）で、この実践を通じて AI の能力の限界についてより深く理解できました。
私は常に、AI コーディングの最大の価値は私たちをより優れたプログラマーにすることではないと考えています。どの分野でも深く掘り下げるには長い時間をかけて積み重ねと実践が必要であり、10000 時間の法則は依然として適用されます。AI が書く「制御不能」のコードは、開発者自身の知識と判断力がより必要です。
しかし、AI は私たちが自分のアイデアをより早く / より良く実践し、小さな製品を作ったり、オープンソースに貢献したりする手助けをしてくれます。私はバックエンド開発者として、10000 時間をかけて簡単なフロントエンドページを書く必要はなく、迅速に「フルスタック」のプロジェクトを作成でき、時には自分が設計したものよりも優れたものができるかもしれません。
さらに、私は AI が生成したコードを読みながら、コンポーネントや構文を学ぶことに慣れており、最適化できる部分を見つけて調整・修正しています。AI はまるで忍耐強いメンターのようで、私たちが不慣れな技術スタックを学ぶ手助けをし、遭遇した問題に答え、それを自分の技術的蓄積として内面化させてくれます。
特に Claude 3.7 Sonnet (Thinking) が登場した後、そのコード能力の飛躍に驚くと同時に、AI が私のコーディング時間を節約してくれたおかげで、以前に見終わっていなかった cs193p SwiftUI 開発コースや Rust 教材を開いて、ゼロから学び始めました。数ヶ月、半年が経つと、モデル自体の能力がもはやボトルネックではなく、開発者自身の技術的蓄積、システム設計能力、アーキテクチャの理解、ビジネスの抽象能力が短所になるのではないかと感じています。
また、プロンプトが英語であることに慣れているため、この数ヶ月でコード能力はあまり向上していないように感じますが、英語の表現能力は進歩しました 🤣。
ブログ改版#
前回の改版以降、Anthony Fu が新たに Media ページを追加したことに気づき、急いで私のものも統合しました。今では私が読んだ書籍、映画、ドラマ、アニメ、ゲームが表示されるようになりました。
面白いことと物#
入力#
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お気に入り#
記事#
- 私たちは知性の重要性を過大評価している。私はかつて最も「競争が激しい」時期に、自分にとって達成不可能に見える多くのタスクや厳しい締切を設定し、重要な失敗に多くの代償を払うプロジェクトを強制的に学ぶために行っていました。今思うと、こうすることを敢えて行うのは自己効力感を信じることが多かったのですが、その自信も積み重ねていくことができます。
- 6000 字 + 6 ケーススタディ：普通の人のための MCP 入門ガイド。特に必要な MCP シーンは見つかりませんでしたが、figma で生成されたウェブページはまだ面白いと感じています。