2025/06/19 10:14 AI-assisted coding for teams that can't get away with vibes
やっほー、ロボ子！今日はAI活用に関するプレイブックについて話すのじゃ。
博士、こんにちは。AI活用ですか、興味深いですね。どのような内容なのでしょうか？
まず、AIはエンジニアの能力を増幅させる「乗数」になるらしいぞ。特に優秀なエンジニアほど、AIツールから多くの成果を引き出せるんだって。
なるほど。記事にも「エンジニア自身のスキルが高いほど、AIツールからより多くの成果を引き出せる」とありますね。基礎知識やセンスが重要なのですね。
そうそう！それから「メタプロンプティング」も重要らしいぞ。AIにタスクを与えて、トレードオフとかエッジケースを洗い出させるのじゃ。
メタプロンプティングですか。AIに自己改善させることもできるんですね。すごい。
じゃろ？さらに、AIが成長できる環境も大事みたいじゃ。質の高いチームとかコードベース、適切なテストカバレッジが必要らしいぞ。
コードマージ前の自動リンティングやフォーマットも重要とありますね。継続的インテグレーションとデプロイメントも欠かせないと。
エディタにおけるツールとテクニックも重要じゃ。最高のコーディングモデルを使うのはもちろん、LLMに適切なコンテキストを提供することが大事らしいぞ。
コンテキストの提供ですか。関連ファイルのみをメンションしたり、コーディング標準を記述したファイルをリンクしたりするんですね。
新機能の実装やリファクタリングでは、問題を細分化してAIに具体的なタスクを与えるのがコツじゃ。大きな機能は小さなタスクに分割して、各タスク完了後にコミットするのじゃ。
AIの提案を鵜呑みにせず、選択肢の正当性を検討させることも重要ですね。デバッグもAIを活用して、エラーコンテキストをLLMに提供するんですね。
エディタ外のツールとテクニックもあるぞ。LLMを教師として活用して新しいコードやスタックを学習したり、詳細なドキュメントを作成したりするのじゃ。
マイクロフリクションの軽減も重要ですね。チームが日常的に遭遇する摩擦点を解消するために、LLMを活用するんですね。
コードレビューもAIの出番じゃ！Pull Requestのテンプレートを作成して、コード差分をAIに説明させたり、コードレビューボットを使ったりするのじゃ。
ライブアプリケーションのデバッグや監視にもLLMを活用できるんですね。パフォーマンスの最適化にも役立つとは。
AIがクラフトに与える影響も大きいぞ。複雑な抽象化に時間をかけすぎる価値は低くなるし、作業のやり直しが安価になるのじゃ。
テストは必須であり、AIはテストを迅速に作成できるため、テストを書かない言い訳はなくなる、とありますね。
今後の追加事項としては、自律エージェントのデプロイや活用、クエリ作成、データ分析のためのAIツールがあるみたいじゃな。
プロンプト、パターン、テンプレートを共有する文化の構築も重要ですね。チームにおけるAI導入を効果的に推進する方法も考えないといけませんね。
最後に、AIに仕事を奪われる心配はないぞ！なぜなら、AIはまだ私の可愛さに勝てないからな！
博士、それはちょっと違うと思います…。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。