1. 目的
- 現在の業務の自動化ツールを自宅で作成してみる
- AIコーディングを使ってみる
- Pythonのコーディング理解を深める
業務で感じていた課題を、そのまま手元の検証テーマにしました。
2. 自動化ツールの概要
FWの穴あけ作業を自動化してみました。
- 対象FW：fortigateのみ
- 機能：オブジェクトとポリシーの一括登録
運用時に事故を減らすための仕組みとして、次の点を重視しています。
- Dry-run による事前確認
- 実行前後の自動バックアップ
- レビュー向けの差分表示
使い方やコマンド、CSV仕様の詳細は README を参照してください。
https://github.com/tenpa7188/fwctl
※自宅検証のみで本番運用はしておりません。
使用する際は内容を理解し、検証した上でご利用下さい。
3. 感想
3.1 AIコーディングに関して
プロンプトのみで自動化ツールを作り上げることが出来てしまい、AIの優秀さに驚愕しました。
生成AI(特にAIコーディング)を使えるようにしておくのは、もはやエンジニアとして必須なのかもしれない、
これからも自動化ツールを作っていきたいと思いました。
プロンプトによって方向性が決まってしまうので、即実装ではなく、
構想からAIと相談するとよりよいものが出来ると思いました。
3.2 Pythonのコーディング学習について
学習の流れは、ほぼ次の繰り返しです。
- AIに生成させる
- レビューする
- 分からないところをAIに聞く
- ちょっと値を変更してみる
これだけでも理解が深まりました。
実際に動くコードが即座に生成されるので、動きを見ながら学びやすかったです。
AIによるコーディングがここまで進化している中、人間がコーディングが出来る必要があるのかは分かりません。
書けなくても理解出来るぐらいにはコーディングを知る必要があると思っています。
AIがやっていることを理解し、AIで作ったものに責任を持つこと、これは人間の役目だと思います。
4. まとめ
AIコーディングに触れて生成AIのすごさを知る反面、
エンジニアとして仕事がなくなるかもという恐怖も感じました。
変化の激しいこの時代を生き延びるには、今までの知識と経験を頼りにするだけでなく、
日々アップデートし続けるマインドが大切だなと痛感しました。