「推論速度で出荷する」- AI時代の新しい開発スタイル
2025年12月28日、PSPDFKit創業者のPeter Steinberger氏が衝撃的なブログ記事を公開した。タイトルは「Shipping at Inference-Speed（推論速度でのソフトウェア出荷）」。
引退から復帰し、現在は「狂気的なスピードでAI開発ツールを構築している」と語る彼が明かしたのは、従来の4〜5倍の生産性を実現する革新的なAIコーディングワークフローだった。
「2025年5月以降、AIコーディング能力は劇的に進化した。モデルが最初の試行で機能するコードを書けると信頼することで、開発者は前例のない速度でソフトウェアを出荷できるようになった」
– Peter Steinberger
Peter Steinbergerとは誰か
Peter Steinberger氏は、13年以上にわたってiOSネイティブアプリを出荷してきたベテラン開発者であり、PSPDFKitの創業者だ。引退後、AIの進化に魅了され復帰。現在は「Vibe Coding（雰囲気コーディング）モード」で、AI駆動の開発ツールを次々と構築している。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 経歴 | PSPDFKit創業者、13年以上のiOS開発経験 |
| 現在の活動 | AI開発ツールの構築、Vibe Codingの実践 |
| 開発環境 | Ghostty + Claude Code / GPT-5.2-Codex |
| 生産性向上 | 4〜5倍（従来比） |
GPT-5.2-Codexへの移行 – 「ほぼ何でも一発で決まる」
Steinberger氏が特に強調するのは、GPT 5.1からGPT 5.2への進化の大きさだ：
「GPT 5/5.1から5.2への進化は massive（巨大）だった。実際のコーディングタスクで、投げたものをほぼ何でも一発で決める（one-shot）」
– Peter Steinberger
Claude Code vs GPT-5.2-Codex
彼はClaude CodeからGPT-5.2-Codexへの移行で、劇的な生産性向上を経験した：
| 比較項目 | Claude Code | GPT-5.2-Codex |
|---|---|---|
| コンテキスト管理 | 良好 | 圧倒的に優れている |
| 1セッションの生産性 | 基準 | 5倍 |
| 知識カットオフ | 3月中旬 | 8月（5ヶ月先） |
| コードベース分析 | 標準的 | 10-15分かけて徹底分析 |
| バグ発見能力 | 良好 | 無敵レベル |
「CodexはClaudeよりコンテキスト管理がFAR（圧倒的に）優れている。1回のCodexセッションでClaude Codeの5倍以上のことができる」
革新的ワークフロー – 「コードを読まない」開発
Steinberger氏の最も衝撃的な主張は、「生成されたコードをほとんど読まない」という開発スタイルだ：
- 出力ストリームのキーセクションのみをモニタリング
- 3〜8個のプロジェクトを同時進行
- フィーチャーブランチやワークツリーを使わず、リニアなmainブランチコミット
- プロジェクト間で参照を共有し、解決策の重複を回避
なぜこれが可能なのか
GPT-5.2-Codexは、変更を実装する前に10〜15分かけてコードベース全体を分析する。この「事前思考」によって、最初の試行で正しいコードを生成できる確率が飛躍的に向上した。
「GPT-5.2では、新しいタスクのためにセッションを再起動する必要がなくなった。コンテキストが満杯でも性能は極めて良好で、むしろ多くのファイルがロードされていると速度が上がることもある」
具体的な設定と技術スタック
Steinberger氏が公開した設定の一部：
| 設定項目 | 値 | 用途 |
|---|---|---|
| model_auto_compact_token_limit | 233,000 | コンテキストウィンドウ最適化 |
| web_search_request | 有効 | Web検索連携 |
| unified_exec | 有効 | 統合実行環境 |
| shell_snapshot | 有効 | シェルスナップショット |
| skills | 有効 | スキル機能 |
使用言語の選択基準
| 用途 | 言語 | 理由 |
|---|---|---|
| Webアプリケーション | TypeScript | 型安全性とエコシステム |
| CLIツール | Go | シングルバイナリ配布 |
| macOS/iOS開発 | Swift | ネイティブ最適化 |
実際のプロジェクト事例
Steinberger氏が「推論速度」で構築したプロジェクト例：
1. Clawdis – 包括的AIアシスタント
メッセージ、ホームオートメーション、カメラ、照明などシステム全体にアクセス可能なAIアシスタント。
2. VibeTunnel – ターミナルマルチプレクサ
TypeScriptからZigへ1セッションで完全書き換え。従来なら数日かかる作業を数時間で完了。
3. Summarize – マルチメディア変換CLI
動画・音声などのマルチメディアコンテンツをMarkdownサマリーに変換するCLIツール。
Steinberger流「5つの黄金ルール」
彼が推奨する、AIコーディングを最大化するための原則：
| # | ルール | 詳細 |
|---|---|---|
| 1 | UIより先にCLIを作る | モデル支援でCLIを構築してからUI開発へ |
| 2 | プロンプトは簡潔に | 視覚的参照には最小限のテキストで十分 |
| 3 | エージェント向けにコードを設計 | AIがナビゲートしやすい構造を優先 |
| 4 | フレームワーク選択に注力 | 人間が下す最も価値ある決定 |
| 5 | 構造化されたドキュメント | Markdownファイルでプロジェクト文書を維持 |
「最適な開発環境」の公式
Steinberger氏が導き出した、最適なAI開発環境の組み合わせ：
Ghostty + Claude Code + 最小限のツール = 最大の生産性
彼は2台のMacでリモートセッションとgit同期を活用し、場所を選ばない開発環境を構築している。
日本の開発者への示唆
Steinberger氏のワークフローから、日本の開発者が学べること：
1. モデル選択の重要性
Claude CodeとGPT-5.2-Codexは用途によって使い分けるべき。「raw coding」にはClaude、バグ発見と慎重な分析にはCodexが優れている。
2. 「コードを読まない」勇気
信頼できるモデルの出力を検証せず採用する大胆さが、生産性の鍵を握る。ただしこれには十分なテストカバレッジが前提となる。
3. 並行プロジェクト管理
AIがコードを生成している間に別のプロジェクトに取り組む「マルチタスク開発」が新常識になりつつある。
まとめ：「推論速度」時代の到来
Peter Steinberger氏の記事は、AIコーディングの新たな段階を示している。「推論速度でソフトウェアを出荷する」という概念は、従来の開発プロセスを根本から覆すものだ。
重要なポイントを整理する：
- GPT 5.1→5.2の進化は「massive」– 一発で決まるコーディング
- Codexは1セッションでClaude Codeの5倍の生産性
- コードをほとんど読まない新しい開発スタイル
- 3〜8プロジェクトを同時進行
- フレームワーク選択が人間の最も価値ある貢献
- エージェント向けのコード設計が重要に
2026年に向けて、「推論速度での開発」は一部のパワーユーザーだけでなく、すべての開発者にとっての標準になる可能性がある。
参考リンク：
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