AIによるコーディング支援は、コーディングそのものだけではなく開発者のさまざまな分野の常識を変えつつあるのかもしれません。2014年から2024年までの約10年間、Rubyのみを扱う開発者として活動してきたStan Lo氏は、2025年、C++(Sorbet)、C(RBSパーサー)、Rust(ZJIT)など複数の言語に関与するようになり、この転機を可能にした背景には、社内メンターの支援に加えて、AIコーディングツールの存在があったとブログ記事「AI Coding Agents Are Removing Programming Language Barriers」で紹介しています。記事によると同氏は、Ruby DXチームがRBSのサポートをSorbetに追加する方針を掲げたことで、C/C++プロジェクトへ傘下することになります。社内のRuby/Railsインフラチームには豊富な知識を持つメンターがおり、彼らの協力がC言語やJITコンパイラの基礎習得を大きく支援してくれたとのことですが、従来と異なるのは、AIが学習曲線を根本的に変えた点にあると強調しています。AIがもたらす「ペアプログラミング以上」の体験同氏は、ClaudeやCursorなどのAIツールは、構文のサポートや理論の解説にとどまらず、まるで言語専門家のように振る舞ってくれるとし、以下のようなメリットをリストアップしています。RustやCで「なぜこのような記述になるのか」を即座に解説自分では気づかない設計パターンを提案ZJITのような複雑なプロジェクトでも、JIT理論・GC・RubyのVM構造などを分かりやすくナビゲートただし、プロジェクト特有の深い文脈まではAIに任せらることはできず、そこはメンターと人間の経験が不可欠としています。言語学習における"100時間の壁"が崩壊従来はCやRustなどの新しい言語を習得するには長時間の学習が必要でした。しかし今ではAIが「第二の目」として機能することでミスを防止してくれます。間違った構文や宣言方法の使用型システムの誤解慣れていないビルドツールとの格闘その結果「言語の壁」が実質的に消えつつあり、多くの開発者が初日から業務に貢献可能となっているのです。同氏は、言語専門性に対する価値観が再定義されつつあると指摘していますが、同時に「人間のメンターによる軌道修正が、AIの限界を補完する鍵だった」と述べ、AIと人間の協働が今後ますます重要になることを示唆しています。この記事はHacker Newsでも議論されており、多くのユーザーが、AIが新しい言語の学習障壁を下げている点に共感を示しています。また、記事内の「AIをコード生成器ではなく、補完的なペアプログラマーとして扱うべき」という主張が多くの指示を集めています。一方、「深い専門性が不要になることは本当に良いのか？」という懸念もあり、AIによる「浅い理解」での貢献が長期的にどう影響するかを問う声もあります。