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「D-Plus Tokyo #3 ~技術やツールで開発生産性を向上させる取り組み発表会~」 に参加なぅ

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D-Plus Tokyo
tech

今日は「D-Plus Tokyo #3 ~技術やツールで開発生産性を向上させる取り組み発表会~」にきています。開発生産性を向上させる取り組みをライトに聞けるということで今から楽しみです。

(僕からも軽く発表しますｗ)

ハッシュタグ: #でぃーぷらすトウキョウ

19:30〜19:45 　 ご挨拶・30秒自己紹介🌟

恒例の自己紹介タイム、会場にいる人が一人一人自己紹介をしていく時間、僕はこのスタイル好きですｗ

懇親会の時とかにネタにもなりますし、取り残される人がいないような取り組みでよく考えられてますよね♪

19:50〜20:00 　 LT①「Findy Team+ 導入前に自社で GitHub の情報を用いて生産性管理(など)していた話」

  • 株式会社Belong / 福井 達也さん @ttyfky

  • Belong における開発生産性の取り組み

    • 可視化は大事だがその前にやることがある
      • 計測しないと効果が見えない
      • ドキュメント
        • Design Docs
        • ADR
      • Platform Engineering
        • Private Github Actions
        • Terraform Module
        • Common Libs
      • AI
        • GitHub Copilot
        • Chat (RAG)
        • PR-Agent
      • Developer Metrics
        • Github Metrics Motnitoring
        • Support / incident Metrics
        • Findy Team+

  • Github の情報を取得して可視化

  • DORA の FourKeys リポジトリをフォークして使用

    • GitHub や CircleCI の情報を取得して LookerStudio で可視化

  • Findy Team＋ の導入へ

    • データは既存でもある程度見れていた
    • Dashboard の作り込みが課題だった
    • 開発者の意識づけ
      • 内部的な知見だけじゃない

  • 可視化することで効果が高まる

  • Findy Team+ を導入したので期待したい

20:00〜20:10 　 LT②「Code Scanning auto fixで始めるAI拡張開発」

  • 株式会社ネクサスエージェント / 小笠原 拓哉さん @RXxwIIcslZ1WWyN

  • 25歳でプロダクト開発者 課長として活躍中

  • AI 拡張型開発とは

    • GitHub Copilot を筆頭とした「AI とともに開発する」という活動は一般的になっている

  • Code scanning auto fix Public Preview なう

    • ただし、ライセンス的なハードルが高い

  • CodeQL に GPT 4 が合体したものが Code scanning auto fix らしい

    • AI が Review を行ってくれている
    • 即修正はできないパターンもあった

  • 感触

    • 悪くない
    • すでに GitHub を導入組織であれば導入の手間暇はほぼゼロに近い
    • PR をトリガーとして実行される形のため、アジャイルで昨日ごとに細かくリリースしている組織とは特段相性が良い

  • 費用感

    • ざっくりになるがライセンス 17名程度で年間契約で advanced security のライセンスだけで 160万/年の金額感
    • github のライセンスは別途かかる、ほか Enterprise の前提
    • 立ち上げ期・中小規模だと簡単には導入しづらい
    • 事業としてソフトウェアを作っていくために、顧客の視点を捨てることはできない
      • 価値提供を支える上でやっていく上で当然に扱われる部分
      • 守りの施策がうまく打てているのであればよさげ
    • 投資対効果があるのか
      • チームがすでに高い生産性を発揮しているのであれば費用対効果はある

20:10〜20:20 　 LT③「GitHub copilotの社内活用について(仮)」

  • Recustomer株式会社 / 佐藤 樹さん @kigi_

  • 普段の開発で何かしらのの AI の力を享受している人

    • 会場内のほとんど

  • GitHub Copilot x CodeRabbit

    • 2024-05 頭
      • ゆめみの導入事例
        • プルリク数が爆上がりした
      • Copilot を導入したら爆上がりする？
        • 。。。。あれ？
    • GitHub Copilot Metrics API
      • 過去約1ヶ月間の利用状況が見れる
    • Copilot Metrics API を使用していい感じに可視化した
      • 提案に対して受け入れられた行数 ⇒ 20％くらい
        • 改善の余地はありそう
      • Copilot Chat 利用数 Max 4人
        • Chat を使った活用方法を共有してみる
          • さらに生産性が上がるかもという仮説
            • 計測 → 仮説 → 改善のループ
            • これによってより良いチームになっていく

20:20〜20:30 　 LT④「Findyの爆速開発を支える高速CIについて」

  • ファインディ株式会社 / 戸田千隼さん @starfish0206

  • CI 高速化について

    • GitHub Actions を活用
    • Branch を作成、Push したら CI が実行されるように workflow を整備
    • CI の時間にはこだわっている

  • キャッシュ機能について

    • 各種パッケージのインストールをキャッシュする
      • npm, gem. pip, etc.

  • ホストマシンのスペックを上げる

    • larger runner の機能を利用することで CPU 64コア メモリ 256GB まで上げることができる
    • Github の契約プランによっては利用できないかも

  • 並列実行

    • workflow を分割して並列実行できるようにする
      • matrix を使うと並列実行できる
        • 複数バージョンの言語または複数の OS でコードをテストすることを想定している機能
        • これをテストの分割実行に使用
      • matrix とテスト対象の分割スクリプトを使うケース
        • グルーピングをいい感じにやってテスト対象をいい感じにして並列化した
      • 分割数を簡単に増やすことが可能
      • 分割数と利用料金は比例しない
        • 実行時間は短くなるのでいい感じ

  • まとめ

    • ファイル数 1000個程度で 25分程度かかっていた CI を 8分程度まで短縮数ｒことに成功
    • キャッシュと lager runner は公式の機能
    • 弊鉄実行はローリスクハイリターン

20:30〜20:40 　 LT⑤「PR-Agent で開発生産性向上に取り組んでるお話」

  • KINTOテクノロジーズ株式会社 / 星野 元章さん @RmcHoshi

  • 同じ会社なので割愛ｗ

20:40〜20:50 　 LT⑥「突撃、KTC DBRE 開発現場」

  • ここは僕からなので割愛ｗ

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