AIで大規模ライブラリ移行を完遂させるテクニック

一行まとめ

最初に諸々の手続き・ルール・注意点を含んだプロンプトを完成させて、記憶がない（新規スレッド）の状態からでも期待するアウトプットが出る状態にする

補足

技術的負債脱却など諸々の目的でライブラリ移行を行うことがしばしばあるが、そのライブラリが大規模なプロジェクト全体で使われているような場合は、広範囲にわたる変更が必要になる。

人間の手を入れるのはデグレのリスクが高まる一方でその多くは単純な置換であることから、AIに作業させることで、理想的にはミスは減るし、人間はより高度なタスクに集中できる。

しかしAIに適当なプロンプトを投げると間違った変更を加える可能性があり、結局は人間の目でチェックしたり修正の手を入れることになる。

このような大規模な反復作業については、AIの作業の精度を極限まで高めることが有効である。今後いくつかの大規模ライブラリ移行を控えていることから社内で議論を行ってみた結果、上記のような結論に収束した。

コツはプロンプトに高い再現性を持たせることで、一行まとめで「記憶がない（新規スレッド）の状態」と言っているのもそれである。一つのスレッドで反復作業をさせてしまいがちだが、再現性は下がるし、古いやりとりは忘却していってしまう。