はじめに
以下イベントに参加した
https://d-plus.connpass.com/event/406429/
全PRの83%がAIレビューでマージするようになった開発組織は、その後どうなったか
AIレビューで人が干渉せずにレビューする記事を投稿したら賛否両論だった。
元々エンジニア間でレビュー待ちが発生したことがボトルネックだった。
プロダクト自体は、障害や間違いを混ざっても致命的になりにくいものである。
そのためにAIに任せても問題ないと感じた。
AIに任せた結果、PR数が5.5倍に増えた。
しかしリバート率は減ったが、リバート数は4倍に増えた。
AIによるレビューで障害も出たが、人間でやっても障害が出るような感じだった。
実装→レビューが早くなった分、着く前や要件定義に時間がかかるようになった。
開発の自動化が進んで1週間PRが1000本に達しそう。
PR数がインフレしてきて、PRの数を測定する意味がなくなっていきた。
しかし予算を立てる場合、PR数を単価として計算できる。
プロントプト効率をみるようになった。
1つの指示で何本かPRが作成されるように見た。
1回の指示で任せ切るには、明確な粒度と明確なゴールが必要になる。
計画街作業の内訳は、4割は事前に確かめればよかったこと、4割は仕様が決まっていなかったこと。
もし漏れていたことを次の計画に反映させていく。
AI前提における組織の進化：生産性を最大化する設計指針
ループエンジニアリングをルーチン化した。
レビューがボトルネックだったが、AIで自動化した。
リリースもAIが自動化した。
少数チームを増やすような生産性向上を目指した。
それにより意思決定が速くなった。
「速く作る」から「正しく作る」の現場のリアル 〜誰が書いても同じコードになる仕組みを、開発資本として積み上げる〜
同じAI使っていたので、どうしてコードの品質が違うのか？
AIを入れても生産性は増えなかった。
レビューが増えてしまった。
例としては、FATControllerになってしまった。
特にジュニアメンバーに対して、同じ指摘をすることがあった。
Rulesを作成して、AIのコード規約を書いた。
Rulesの作成方法として、今までのレビュー内容を組み込むとことした。
それによりPRが増えたのに、レビューコメント数は減った。