Stanfordの新課題は、agentが書いたコードを学生が説明すること

StanfordのCS146Sは、coding agentが前年の宿題を一つのpromptで終えられるようになったため、課題を作り替えた。学生は未知のopen sourceプロジェクトに入り、変更を提案し、実際に採用できる人へ説明する。

前年の宿題は、未知のリポジトリと本物のmaintainerに置き換わった

Latent Spaceは、Mihail Ericが教えるThe Modern Software Developerの第2期を紹介した。121分の対話では、10週間の授業をたどり、agent harness、context engineering、security、background agents、software factoryまで扱う。

最大の変更は課題だ。Open source maintainerが実在するリポジトリを授業に持ち込む。学生は未知のコードを理解し、修正を提案し、mergeの責任を持つ人にpatchを説明する。公式サイトでは3 unitsとされ、agent workflowの設計、toolsとskillsの組み合わせ、現在のcoding agentの限界を学ぶ。

Juniorの価値は構文を書くことから信頼を得ることへ移る

Agentが孤立した演習を解けるなら、従来の宿題は学生の仕事を十分に測れない。未知のリポジトリには、promptで簡単に回避できない要素がある。不完全な文脈、地域的な規約、過去の判断、そして変更を拒否できる人だ。

企業にとっても、これはjuniorの参加に近い。Diffの生成は一般化する。解く価値のある問題を選び、挙動を検証し、チームが信頼できる形で説明する力が重要になる。授業が測るのはAIへの抵抗ではなく、AIを監督する質だ。

一つの授業だけでは業界の新標準を証明できない

情報源は講師へのinterviewであり、講師はMonacoでAIも率いている。授業とチームの実務について詳しいが、学生の成果を比較した研究ではない。従来の授業より信頼性の高いsoftwareを作れるかは分からない。

Open source reviewが測る範囲も限られる。Maintainerはpatchと説明を見られるが、学生がどれだけ判断をagentに任せたか、production障害を単独で見つけられるかまでは把握しにくい。独力でのdiff読解、test、incident対応も必要だ。

採用されたpatchと自力で見つけた誤りが答えになる

強い指標は、maintainerが実際に採用した変更と、厳しいreview後に修正できる力だ。さらに重要なのは、予想外の挙動を説明し、agentの提案にある誤りを見つけ、文脈を失った時に安全に介入できるかだ。

同様の課題が広がれば、学校は利用禁止で道具と競争する必要がなくなる。学生を、そのpatchは自分のプロジェクトに入らないと言える人の前に立たせればいい。

Lilithの判定

Agentは学生のpatchを書ける。それでもmaintainerの前に立つのは学生であり、送信ボタンでは終わらない教育はそこから始まる。