要約:
- ソフトウェア開発における生成AIツールの普及が急速であり、GitHub Copilotのような強力な自動補完機能から、指示をダイレクトにコードに変換するツールへと進化している。
- Devin.aiのようなツールは、機能要求やバグチケットを自律的に処理し、レビュー用のコードを生成することを目指している。
- 生成AIツールの最大の目標は、人間が書いたソフトウェアと同じく、人間の作業を自動化すること。
- 現代のツールは、自然言語の指示を主題コードベースの修正に変換することに成功し、GenAIツールとコードベースを別個のエンティティとして設定している。
考察:
生成AIツールは、自動化の作業を自動化することを目指しており、ツールの進化にはテスト駆動開発とコードベースアーキテクチャの重要性が浮き彫りにされています。現在のアプローチには制限があり、アーキテクチャに関する洞察力とエージェンシーの必要性が強調されています。このような課題に取り組むには、Generative Driven Development（GDD）のような新しい開発戦略が必要とされています。GDDは、自動化のプロセスを自動化するためのコンテキストとエージェンシーを備えたワークフローを提供する可能性があります。
元記事: https://towardsdatascience.com/gdd-generative-driven-design-0c948fb9a735