AIを活用し、開発の練習場を作ってもらい知見向上の爆速化

Claude CodeやDevinのような実装ツールを使うことの弊害

Claude CodeやDevinといった自立型AIが登場してきている。ただこちらのAI使い方を間違えると、ブラックボックス化した、パっと見よく見えるシステムが量産される。また、知見がたまらないという弊害も発生する。

AIを使用し、技術力向上のための練習場を作ってもらう

ただやはりAIの全てが悪いとも思っておらず、知見向上をブーストさせるには非常に有効だと思う。細かい内容に拘らなければ、AIの0→1の力は凄まじいので、これを利用しない手はない。ちょっとしたWEBサービスならすぐに作れてしまう。気になった技術を盛り込んだ、WEBサービスを作ってもらい、それを知見向上の練習場として使用する。練習場を作る際は、Claude Codeに頼るより、ChatGPTやGeminiに説明を聞いたり、相談しながら作った方が知見向上の観点では良い。

練習場が用意できたら、技術視点のissueを作成してもらう

練習場を用意できたら、AIに技術視点のissueを作成してもらう。実際の現場だと技術視点というより、ユーザーのため、クライアントのため、現場のための視点のissueの方が多くなる。そのため、同じ技術の応用によって対応していくということが多くなるため、技術の幅が広がるかというとそうでない場合も多い。ただ、AIに作ってもらった練習場では、クライアントやユーザーのことは一切考える必要がなく、技術視点のissueが作成し放題である。自身の知見の範囲内のissueだけでは知見の幅が広がらないため、AIに技術向上のためのissueを切ってもらう。

あとはひたすらissueを対応していく

issueを作成したらあとはひたすら対応していく。開発力は数をこなした分だけ向上するので、とにかく数をこなし、たくさんの知見やパターンを手にいれ、実際の仕事に応用していく。

まとめ

これからの時代、どう作るかが大事になってくるが、どう作るかを考えるには作り手に知見がなければならない。そういった中で、AIに知見を向上させるための練習場を作ってもらうというのは、どう作るかを考えるための力を鍛えるために有効な手段だと考えます。