Abi Nodaは、大規模なエンジニアリング会社の開発者はCopilotによって週に2時間節約できるものの、ビルドの遅延、開発環境の労力、コードレビューの遅延によってそれ以上に時間を失っていると指摘しました。これは、AIがすべての開発の非効率性に対する完全な解決策ではないことを示しています。Nik Malykhinは、AIアシスタントを効果的に使用するには、まず自身のコーディングルールとコラボレーションスタイルを明確にし、コード化する必要があることを発見しました。これは、認知的な作業をオフロードするためのメタ認知的な努力を必要とします。Charity Majorsは、使い捨てコードと永続的なコードを区別し、コストは作成方法ではなく、保守性、拡張性、理解度によって決定されると主張しています。使い捨てコードは、長期的な維持を意図していないため安価です。Jim Highsmithは、AIを「代替知性」と見なすことを提案し、その欠陥ではなく、異なる思考プロセスを強調しています。Rod Johnsonは、AIシステムの記憶の一形態としてドメインモデルの重要な役割を指摘しています。Event Sourcingは、不変のイベント履歴を通じてエピソード的な記憶を提供します。Repositoryパターンは、ビジネスの意味を保持するドメイン固有のメモリインターフェイスを提供します。Bounded contextは、概念の汚染を回避するためにメモリを意味論的にパーティション化します。Aggregatesは、信頼性の高いエージェントの動作に不可欠な一貫性境界を持つ、まとまりのあるメモリクラスターとして機能します。