こんにちは、実用主義開発です。
今日は実務経験の話をお伝えしようと思います。AIが作成したPRをレビューしながら、最近実際に抱いている悩みをまとめました。
AIエージェントに作業を任せると、関連ファイルを探し、実装し、テストコードまで付けて、かなり大きな変更を作り出します。しかし、人間がコードを理解するスピードはほとんど変わりません。1日8時間の中で会議もし、企画の議論もし、開発もしなければならないのに、PRが5、6個も溜まってしまいます。
ですので、私はdiff（差分）を見る前に、まずこの作業に至った考えを確認します。どのような問題を解決しようとしたのか、なぜこの実装方法を選んだのか、そして何をどのように検証したのか。
動画ではこのような内容を扱いました。
- AIコーディング時代にコードレビューがボトルネックになる理由
- コードより先に確認する作業の論理と検証の根拠
- 良いPRに必ず含めるべき5つの要素（問題 / アプローチ / 範囲 / 検証 / 残されたリスク）
- 危険度に応じてレビューの集中力を配分する基準
- レビュアーの役割の変化、バグを探す人から検証の根拠を確認する人へ
- 新人・ジュニア開発者が今訓練すべき4つのこと
動画リンク
講義とつながる点
この映像は結局のところ、「AIが作った成果物をいかにコントロールするか」についての話です。
レビュー段階で証拠を要求するのも一つの方法ですが、そもそもエージェントが検証可能な成果物を出せるように作業環境を設計する方が根本的です。講義で扱うハーネスエンジニアリングの4階層のうち、フィードバック階層がまさにこの問題を扱っています。
どの検証を自動で回すか、失敗をエージェントにどうフィードバックするか、何を人間が確認するように残すかを設計する部分です。Hookを活用してコミット前の検証を強制する実習もここに含まれています。
動画で述べた「PRの本文に検証内容を強制的に記入させる」ということも、結局は人間側のハーネスを一つ立てる作業です。同じ原理をツールや制御フローの方に移せば、エージェントの作業自体の品質が向上します。
動画をごゆっくりお楽しみください。また実用的なニュースをお届けに参ります。
追加のニュース
最近、受講生の皆さんにどのように役立つ情報を提供できるか、多方面で悩んでいます。まだ公にはお話ししていませんが、現役のエンジニアの方々、エンジニア志望の方々、そして就職準備中の方々に本当に役立つコンテンツ（もちろん受講生の皆さんは無料です）を提供しようと考えていますので、続報をお待ちください 🙏
それでは、今日も勉強頑張ってください！！