技術記事要約
- AIを使ったコーディングが増加しており、GitHub CopilotやCursorなどのツールを使用して開発者が生産性を向上させている。
- AIコーディングにはリスクがあり、AIコーディングツールだけに依存するとコンテキストが不足したコードや予期せぬバグで障害が発生する可能性がある。
- AIコーディングのリスクを軽減するために、新しいコードを段階的に展開し、問題を特定して自動的に機能をロールバックするツールの採用が重要。
- 組織のニーズに応じて、AIコーディングのガードレールが異なる。特定のチームにはAIコードビルダーのみを使用し、他のチームにはAIを使用してコードの品質を向上させる方法が適している。
- リリースの考え方を変えて、コードのデプロイメントを機能のリリースと分離することで、リリース後に問題を素早く対処できる。
- AI生成コードのリリース後に問題が発生した場合、開発者やエンジニアチームは即座に誤ったコードをロールバックするシステムを設定して調整できる。
考察
AIを活用したコーディングは生産性を向上させる一方、リスクも伴う。AIコーディングツールを安全に活用するためには、段階的なコード展開やリリース後の問題対処を迅速に行う仕組みが重要であると感じます。
元記事: https://devops.com/mitigating-risk-in-a-world-of-ai-generated-code/