AI駆動開発(AI-Driven Development) 勉強会 【大阪支部 #1】

aid.connpass.com

満員御礼ですね。

セッション

GitHub Coding Agent概要

kkamegawaさん

• GitHub Copilot Enterprise契約必要
  • 明示的に有効化が必要
  • MCP設定可能
• IssueをCopilotに割り当てれば動作する
  • 7-8分程度かかるがそこそこいいPRができる
  • コメントで指示すると再度計画して生成してくれる
  • Firewallが有効なので外への通信はできない
    • 明示的に穴をあける必要がある
  • Hosted Runner使うのでお金かかる

GitHub Copilot Coding Agentは札束で殴らないと遊べないので触れてないです。
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ローカルLLM環境でのAgent構築

shindoyさん

• ローカルLLM課題：初期構築、維持管理、LLM選定ノウハウ
  • GPUStackなら無料
    • オブザーバビリティに強くCPUなどのリソースを可視化できる
    • Ollamaとかと違ってローカルLLMを統合管理できる
• サーバーとワーカーで動作する
  • ワーカー側にGPUがあればOK、仮想化はしているので必須でもない
• ローカルメリット
  • Agent自由に作れる、セキュリティ的に安心
  • 試行錯誤できて、学習できる

機密を保ったAI基盤を構築できるのがメリットで、OSSだけどビジネスモデルもそのあたりかな。

開発スピードとスキル向上を両立するAIコードレビューの生かし方 ―

中津川さん

• CodeRabbit：AIコードレビューツール
• AIコードレビューの導入理由
  • レビューアの負荷軽減、開発サイクル高速化、レビュー前のコード品質向上、ジュニアプログラマーのスキル向上
  • ビジネスロジックや設計のチェックは人の目が必須
• CodeRabbitの導入要因
  • セキュリティ（コード学習なし）
  • 導入容易、他サービスより先行、月額固定課金

CodeRabbit謎のポエム機能があったなぁ。
先行サービスとはいえ、続々ライバルサービス出てるから差別化が大変そう。
固定金額というのが魅力ポイント。

現場で使ってるAI駆動のルール

Sakura Rinさん

• コーディングスタイルでやることを明文化
  • レガシーコーディング
    • AI使わないコーディング
  • バイブコーディング
    • AI使う、中身は雰囲気
  • リアルコーディング
    • AI使う、中身も理解
  • リアル寄りのバイブコーディングをしている
• AIと認識合わせを行うのが大事
  • バグを修正 -> バグの原因は？
  • XXを作って -> XXを作りたいのでメリット・デメリットを教えて
  • AIはオーバースペックに計画するので小さく試す
  • 音声入力大事
• 小さいアプリでも10人で開発しているイメージで作成する
  • ブロック単位で区切る
  • 疎結合しすぎない、AIが理解できないレベルまでやらない、動けばいい
• 利用するライブラリの特性は理解しておく
• バグ修正依頼して直らなければ「バグの原因は？」と聞く
  • Logを仕込んでと指示するのも有効
  • 3回で直らなければ、最初からやり直させたほうが早い
• AIはアニメーション苦手

AI駆動開発する際のTips。