- 技術的負債は、多くのソフトウェア開発組織において革新を妨げる要因の一つであり、ビルドおよびテストプロセスにおいて特に影響を与える。
- 技術的負債に対処することは、アジリティを維持し、CI/CDパイプラインを迅速かつ信頼性の高いものに保ち、迅速な機能提供をサポートするために重要。
- Agentic Workflowsと呼ばれる新しいAIアプローチは、ソフトウェア開発のパイプラインにおけるAIの可能性を示唆し、技術的負債の解消に最適な手段の一つとして注目されている。
- Daggerは、複雑なパイプラインシステムに対する抽象化レイヤーを提供し、依存関係、コンテナ化、CI/CDパイプラインの管理を促進し、柔軟性をもたらす。
Agentic WorkflowsとDaggerの組み合わせは、自己修正ループを通じて高いコード品質を実現し、AIを活用して手作業にかかる負担を軽減できる可能性を示唆している。
私の考え：
この記事では、技術的負債に対処するための新しいAIアプローチやDaggerの活用について詳細に説明されています。Agentic WorkflowsとDaggerの組み合わせは、自己修正ループを通じてコード品質を向上させ、開発プロセスを自動化する可能性を示唆しています。AIを活用した開発は、将来的にソフトウェア開発の構築とテストを劇的に改善する可能性があり、今後の展望が楽しみです。
元記事: https://thenewstack.io/use-these-ai-workflows-to-reduce-your-technical-debt/