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

Conda環境を environment.yml から構築
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
.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。

関連リンク

GitHubレポジトリ: Beginner_for_AI_coding
LinkedIn投稿（近日公開予定）