Grok3に"What is "chaos coding" in terms of software development in 2025 based on AI coding assistant and agents?"と質問した回答をDeepLで翻訳したものを備忘録として下記に貼り付けておく：
2025年のソフトウェア開発、特にAIコーディングアシスタントやエージェントの影響における「カオスコーディング」とは、開発者が最小限の構造や事前定義されたルールで高度なAIツールの力を活用する、プログラミングへの創発的で実験的なアプローチを指す。
AI主導型開発の進化する状況や、Xへの投稿で表明された感情に基づくと、開発者がコーディングアシスタントや自律エージェントなどのAIシステムに漠然とした、あるいは高レベルのプロンプトを提供し、満足のいく結果が現れるまで、人間の介入をほとんど行わずにコードを反復的に生成、改良、拡張させるプロセスとして理解できる。
このパラダイムでは、AIコーディングアシスタント（GitHub Copilot、Cursor、Amazon Q Developerなど）やエージェント（Devin AIやReplit Agentなど）がより積極的な役割を担い、自然言語を解釈し、膨大なコードベースから学習し、複雑なタスクを自律的に実行する能力により、しばしば予期せぬ、あるいは創造的なソリューションを生み出す。
この 「カオス 」は、コーディング・プロセスに対する従来の厳格なコントロールを放棄することに起因する。つまり、詳細な仕様や段階的な監視を避け、AIに 「任せる 」ことを優先するのだ。開発者はシンプルなアイデアから始め、「続ける」と言ったり、設定を切り替えたりして（例えば、Cursorのようなツールの「Yoloモード」）、AI主導の生成の予測不可能性と反復性を受け入れながら、出力を繰り返し洗練させていくかもしれない。
2025年までに、このアプローチは、様々な情報源で強調されているAIツールの能力によって増幅される。例えば、CodeGPTやAmazon Qのようなエージェントは、コードの記述、デバッグ、テスト、さらにはデプロイといった複数ステップのタスクを自律的に処理することができ、TabnineやCodyのようなアシスタントは、コードベース全体にわたってリアルタイムでコンテキストを認識した提案を提供する。
カオス・コーディングは、これらの進歩を活用し、当初は正確さよりもスピードと実験を優先し、カオスな初期出力を機能的なソフトウェアに適応させ洗練させるAIの能力に頼る。これは、構造化された開発から、より流動的で探索的なプロセスへのシフトであり、最小限の人間のガードレールで複雑性をナビゲートするAIの能力への信頼の高まりを反映している。
しかし、この方法に課題がないわけではない。厳密なガイドラインがないため、開発者は実行可能な解決策を見つけるために反復をふるいにかける必要があり、また、ジェネレーティブAIツールをめぐる議論で指摘されているように、「幻覚」（AIが正しくないコードや無関係なコードを生成すること）のリスクもある。
それでも2025年、カオス・コーディングは、ソフトウェア開発をより直線的でなく、よりダイナミックな技術に変えるAIの可能性を大胆に受け入れることを意味する。Xへの投稿は、この時代のAI支援コーディングの興奮と野性的で未知の性質を反映し、この用語と考え方が支持を集めていることを示唆している。
DeepL.com（無料版）で翻訳しました。
Grokの英語回答は以下リンク：
https://grok.com/share/bGVnYWN5_e60d2f48-c467-43b1-987e-b3841f547d12