AI時代に息切れしながら追従してる自分のちょっとしたAI活用法
目次
皆さんはAI活用できてますか？ 私は、日々進化するAI周りの情勢についていくだけでもう必死です。 この記事ではそんな自分の個人的なAI活用法を一部ご紹介します。誰かの参考になれば幸いです。
コーディング系
開発要件を元に複数の機能的な実現手段をサジェストさせる
スクラム開発におけるPBI（プロダクトバックログアイテム）やそれに相当するようなテキスト情報があった場合、１度その内容を読ませた上で機能的な実現手段の別案を提案させています。
ただ、出力結果は読ませるテキスト情報の表現にかなり依存するので、提案内容の妥当性はかなり波があります。 メインでがっつり使っているというよりかは、自分では思いつけなかった選択肢をフォローしてもらう、という使い方をしています。
既にテスト観点が重複しているテストケースがないか教えてもらう
今開発しているリポジトリでは大量のテストコードが書かれているのですが、適切に管理されていないものも多く、どういうテスト観点のテストが実際存在しているのか把握するのが難しい状態になっていました。 そのためテスト観点と既存コードの整理をしていく必要があったのですが、短期的に整理のための工数を割く余裕がなく、とはいえ機能を足す上ではテストコードの追加は避けられないという事情がありました。 そこで、テスト観点的に既にコード上担保されていないかどうかをチェックしてもらうClaude Skillsを作り、新規のテストを設計する際に実行してテスト観点が重複するコードが新たに生まれることを防ぐようにしています。
ツールやライブラリを提案させる
課題解決のためにツール・ライブラリを導入したい！と思った時、AIにその課題を伝えてツールの候補を複数提案させて比較検討しています。 これまでの私の経験では利用するAIサービスによって提案してくるツールが結構違うことが多いので、ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexityに同じ質問を投げて回答を横断して見て候補を絞ることが多いです。 ただ詳細な特徴まで掘り下げて知りたい場合は、AIに頼らずツールの公式サイトへ飛んで自分の目で確認するようにしています。
gitのコミットメッセージ自動生成
ステージングしてあるgit差分を読ませて、Conventional Commitsの形式でコミットメッセージを生成させるClaude Skillsを作っています。
いちいちclaudeコマンドを叩いてスラッシュコマンドを実行するのも面倒なので、↓のようなエイリアスを作っておいてcommitと実行するだけでコミットメッセージが生成されるようにしています。
alias commit='claude -p "/commit"'運用系
エラーメッセージやスタックトレースから原因を調べてもらう
エラー発生時にAIに出力内容をコピペして原因と修正案を出させています。 あまり詳しくない技術領域でエラーが出た時は自力解決よりも早いことが多いのでよくやります。
ライブラリアップデート時にリリースノートから既存実装への影響を教えてもらう
導入しているライブラリのアップデート時には、アップデートによる既存実装への影響内容を把握する必要があるのですが、今までは人力でリリースノートに目を通してBreaking Changesがないかをチェックしていました。（これがなかなか時間がかかる…）
Claude Skillsでリリースノートのチェックと既存コードの照らし合わせをさせ、アップデートによる影響をレポートとして出力してもらうようにしたことで、影響内容の把握がかなり楽になりました。 アプデによって起こったエラーの原因調査でハマることも過去多かったので助かっています。
その他
Claude Skillsはskill-creatorで作成してもらう
Claude公式がSkillsを作成するためのSkillsとしてskill-creatorを提供してくれています。 https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator
どのようなSkillsを作りたいのか対話形式で質問に答えていくだけでSkillsが出来上がる優れものです。 実行時に冪等性を保つ方が良い処理は勝手にscriptを生成して実行するようにSkillsを組んでくれたりもするので、下手に自作するよりこちらを使った方が良いかも。