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VS Code × Python × AIエージェント時代の環境整合性テンプレート2

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VS Code × Python × AIエージェント時代の環境整合性テンプレート

はじめに:なぜ今「環境整合性」なのか?

VS CodeでPythonを扱う際、インタープリターの選択・Conda環境・LLMとの整合性が曖昧なまま進行するケースが多く、再現性の担保が困難になっています。
特にAIエージェントとの協働が進む中で、「人間とAIが同じ環境を見ているか?」という問いが、技術的にも倫理的にも重要になってきました。

本記事では、私が自作したGPU診断コードと、AIと協働して生成した環境整合性チェックコードを紹介し、再現可能な科学と教育の基盤構築に向けた第一歩を共有します。


公開レポジトリ:Beginner_for_AI_coding

GitHubにて、以下のコードとテンプレートを公開しています。
🔗 Beginner_for_AI_coding

  • ultimate_gpu_analyzer20250826VER1.py: GPU・Python環境の診断スクリプト(自作)
  • check_env_rag_llm_env20250827.py: VS Code × LLM環境整合性チェック(AI生成)
  • environment.yml: Conda環境定義ファイル
  • .vscode/settings.json: VS Code設定テンプレート(今後自動連携予定)

使い方と思想:環境を「見える化」し、再現性を守る

  1. Conda環境を environment.yml から構築
  2. check_env_rag_llm_env20250827.py を実行し、Pythonインタープリター・LLM整合性を確認
  3. .vscode/settings.json にインタープリター情報を反映(今後自動化予定)

この仕組みは、VS Codeで表示されるPythonインタープリターの選択に応じて、環境情報をJSONに記録・参照保存することを目指しています。
将来的には、AIエージェントがこの情報を読み取り、環境整合性を自律的にチェック・修正する仕組みへと発展させる構想です。


今後の展望:AI協働型の環境整合性インフラへ

このテンプレートはまだ試作段階ですが、人間とAIが同じ環境を共有し、再現性を担保する文化と仕組みの構築に向けた第一歩です。
今後は、Qiita・GitHub Discussions・LinkedInなどで改善提案・応用事例を共有しながら、グローバルな環境整合性テンプレートとして育てていきたいと考えています。

ぜひ、GitHubレポジトリを覗いていただき、IssueやPull Requestでのご意見・ご提案をお待ちしています。初心者の未熟なコードだと思いますが、環境で 無限グルグルが 3日もつづき なんとか、安定的に 環境の一致と安定が ほしいと思いつつです。


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