AI コーディングAgent 活用LT会

#AI がハッシュタグだと衝突するやつ

セッション

gacchi（NCDC）さん

EditからAgentまでの期間が短かったことも有り、Agentが出てからEditは使うことなくなりましたね。
AgentとEditの違いは社のブログに書いたりしました。

saeki（NCDC）さん

Cursor経由でPR自動化したお話。
テンプレートが参考になりそう。

kmutoさん

AI使わないのが最大のリスク
- 便利Webツールを作るところから始めるのが良い
  - 1機能1ファイルで完結できるのがAI Agent的に相性いい
AIが得意なタスクに分解
- 答えが一意、前提条件が明確、期待値が明確、コンテキストが明確
- テスト駆動開発
  - テストコードを書く際に仕様が明確化される

LLMの基本特性を理解しておくと、AIコーディングエージェントを上手に使えるようになりますね。

奈良貴充さん

問い合わせやアラートに対するシステム調査とコード修正が手間
- チケット起票から修正までの一連の流れに手間がかかり属人化や非効率な作業が発生
  - AIエージェントに任せられるのでは？
Clineの利用へ、BacklogのMCPサーバー利用
- ClineからBacklog課題一覧をMCP経由で取得
- チケット内容とログ情報から初動トリアージと必要情報を出力
- 追加要件に対する改修対象ファイルの調査と特定

数十プロジェクトと数万チケットあるBacklogスペースでBacklogのMCP使ってもまともに取得できなかったのですが、どの程度のプロジェクト数やチケット数なら実用的に使えるのだろうか？専用のBacklogスペースなどで運用している？

との質問に対して以下の回答をもらいました。

数万チケットまではいきませんが、（完了外）数百程度チケット程度で使っています。完了チケット含めると千以上になります。 MCPサーバーの設定でプロジェクト毎など専用化することをお勧めします。

プロジェクト毎の設定ってできたんだ。これ調べてるときは見つけれなかった。

afoilさん

普段の業務はインフラやらBIツールの作成
- 本質的な作業はデータ分析やデータ抽出なので、データ分析する時間をできるだけ取りたい
  - 定型的な仕事はAI Agentに任せよう
リリース手順やリリースノートをAIで自動化
- Agentで読むためにGitに移行してブランチの差分からリリースノートをAgentが生成
  - リリース手順は8割ぐらいは満足できるので後は人が修正リリースノートはほぼ満足できる

いい自動化。さすができるサイエンティストです。