生成AIに任せる作業と、プログラムに任せる作業

生成AIを使った自動開発フローがひと通り動くようになったので、さっそく改修を始めています。

一度形になると完成したように見えますが、実際に繰り返し動かしてみると、いくつか課題が見えてきます。

いま、いちばん気になっているのは、AIたちがどうやって自分の作業を見つけるかという部分です。

現在はGitHub Issueを使って、誰が何の作業をするかを管理しています。

このGitHub Issueの中から作業対象を探す方法として、これまではCodex APPのオートメーション機能を使い、一定間隔でAIを起動して対象となる課題を探していました。

ただ、この方法には少しもったいないところがあります。

作業対象がないときでもAIが起動するため、生成AIの使用量を消費してしまいます。

生成AIには一定時間や一定期間ごとの利用上限があるため、何もすることがないのに呼び出してしまうのは、あまり効率がよくありません。

また、AIに指示するプロンプトが良くないのか、途中で止まったり、期待通りに動かなかったりすることもあります。

そこで、作業対象を探す部分を生成AIではなく、Pythonのプログラムで行うように改修しています。

プログラムであれば、決めたルールに従って毎回同じように動きます。

対象があるかどうかを確認するだけなら、AIよりもプログラムの方が向いている場面もあります。

生成AIはとても便利ですが、何でもAIに任せればよいわけではなさそうです。

判断や整理、実装のように柔軟さが必要なところはAIに任せる。

一方で、決まった条件で探す、確認する、といった作業はプログラムに任せる。

自動開発フローを作りながら、その自動開発フロー自体もまた少しずつ改善しています。

試してみることで、AIに任せるところと、プログラムに任せるところの境目が少しずつ見えてきました。