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DeNA Perl→Go移行事例から見る、コードに依存しない設計記録の価値

Perl 6000行のレガシーAPIを、AIエージェントを駆使してGoへ移行する。DeNAのエンジニアリングブログで公開されたこの事例は、AIコーディングの可能性と限界の両面を鮮やかに描いています。 結果として移行は成功しましたが、それでも約1ヶ月を要しました。この事例が突きつけているのは「AIにコードを読ませれば移行…

AIコーディングの無限レビュワー地獄から解放するツール、sqlew

AIコーディングツールを導入してから、チームの開発速度は確かに上がったと思います。でも、その裏でレビュワーの負荷が静かに膨らんでいることに気づいていますか。

sqlewのコンテキスト永続化のアーキテクチャ

AIコーディングエージェントが抱える根本的な課題のひとつに「コンテキスト喪失」があります。LLMはセッションをまたぐと記憶を失い、前回合意した設計方針もライブラリの選定理由もゼロに戻ります。小規模なプロジェクトでは問題になりにくいものの、コードベースが成長するにつれてこの喪失のコストは加速度的に増大します。 この課題に…

方針と誓約：sqlewが分離した2つの記録がAIの思考パターンを変える

AIコーディングツールに設計方針を伝える手法として、ADR（Architecture Decision Record）がコーディングエージェントの推論効率を格段にアップする可能性が示唆されています。しかし従来のADRでは「なぜこの技術を選んだか」という判断の記録と「この技術を使う以上やってはいけないこと」というルールが…

AIは設計意図の「空白」を埋めようとする：ADR途中導入で見えた過剰実装のメカニズム

設計意図をAIに渡すと、コード品質が上がる。これは私たちの実験でも確認された事実です。しかし実験はもうひとつ、興味深い事実を明らかにしました。 設計意図の記録が「一部だけ」存在する状態は、AIにとって独特のプレッシャーになる、ということです。

レガシーコードをAIで保守するとき、最初にぶつかる壁

レガシーコードの保守をAIコーディングで効率化したい。そう考えてコードベースをAIエージェントに読ませたとき、最初にぶつかる壁があります。 「なぜこの実装になっているのか、分からない」