生成AIを使った自動開発フローが、ひとまず動く形になりました
生成AIを使った自動開発フローが、ようやく一通り動く形になってきました。
完全自動化まではまだ不安があるため、最初と最後は自分で確認する形にしています。
とはいえ、人間が作業開始を承認したあとは、実装からレビューまで自動で流れるようになってきました。
ChatGPTとCodex、GitHubを組み合わせて、次のような流れを作りました。
①方針決め（自分、ChatGPT）
まず、どのような機能を追加したいのか、どんな不具合があり、どう対応すればよさそうかをChatGPTと相談します。
いきなり作業に入るのではなく、最初に方向性を整理する工程です。
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②Issue作成（ChatGPT）
方針が決まったら、ChatGPTにGitHub Issueを作成してもらいます。
GitHub Issueは、やりたいことや不具合を整理しておく「やることリスト」のようなものです。
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③作業開始の承認（自分）
作成されたIssueの中から、実際に対応したいものを自分で確認し、作業開始できる状態にします。
ここで人間の確認を入れることで、意図しない作業が勝手に進まないようにしています。
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④作業スペースの作成（Codex）
承認されたIssueをCodexが見つけると、作業用のブランチを作成します。
さらに、どのような作業をするのかをまとめた指示書、つまりプロンプトも作成します。
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⑤実装（Codex）
CodexがIssueやプロンプトの内容を確認し、実際にプログラムの修正や追加を行います。
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⑥レビュー（Codex）
作業が完了したら、レビュー専用のCodexで内容を確認します。
問題があれば⑤に戻り、修正とレビューを繰り返します。
今のところ大きな問題は多くありませんが、この確認工程があることで安心感があります。
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⑦マージ（自分）
最後に、自分で内容を確認し、本番環境に組み込む作業を行います。
この流れにより、途中に人間の承認を入れながらも、承認後から作業完了までは自動で進められるようになりました。
まだ細かい設定や調整は必要ですが、生成AIを使った自動開発フローの土台はできてきたと感じています。
面白いのは、この仕組みができると、プログラムの機能追加や改修だけでなく、この自動開発フロー自体の改善も、同じ流れで進められるようになることです。
出来上がったばかりで不安定な部分もありますが、繰り返し試しながら、少しずつ安定した開発環境に育てていきたいと思います。
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