ガイド
エンジニア
エンジニア向け、
AI活用の決定版です。
AIコーディング・コードレビュー・ペアプロ。月20ドルから始めるエンジニア向けAIスタック。
月3,000円〜20用途別ガイド
エンジニアに揃えたいAIツール
- 1
ここに向くVS CodeやGitHub上の実装文脈を読み、関数補完からテスト案まで出せるため、日々の小さな実装速度を上げやすい。
こう使う既存ファイルを開いた状態で、API追加、型定義、ユニットテストの雛形を補完させ、差分は必ずレビューする。
- 2
ここに向くリポジトリ全体を読ませたチャット修正に強く、仕様変更時に関連ファイルを横断して直す作業と相性がよい。
こう使うバグ内容と再現手順を渡し、該当箇所の探索、修正案、影響範囲の説明まで一気に出させる。
- 3
ここに向く非同期でリポジトリを読ませ、調査や修正をタスク単位で任せられるため、並行開発中の小粒改善に向く。
こう使うIssue単位で依頼し、実装方針、変更ファイル、テスト結果を確認してからローカルに取り込む。
- 4
ここに向くPull Requestの差分を読み、仕様漏れ、例外処理、テスト不足をコメント化できるため、レビュー負荷を下げられる。
こう使うPR作成時に自動レビューさせ、指摘を重大度別に見て、人間レビュー前のセルフチェックに使う。
- 5
ここに向くOSS依存関係やコンテナの脆弱性を開発フローで検出でき、AI生成コードの見落とし対策にも使いやすい。
こう使うCIに組み込み、npmやpipの脆弱性、Dockerfile、IaCの警告をPR段階で修正候補まで確認する。
- 6
ここに向くAPI仕様やSDKの使い方をドキュメント化しやすく、少人数チームでも開発者向け資料を継続更新しやすい。
こう使うOpenAPIやMDXを元に、認証、エラーコード、サンプルリクエストを整え、実装変更時に同期する。
- 7
ここに向くバグ報告や要望をチケット化し、優先度や担当整理を補助できるため、開発タスクの粒度を揃えやすい。
こう使う障害メモや顧客要望を貼り、再現条件、受け入れ条件、影響範囲を含むIssue案に変換する。
エンジニアの毎日でこう使う
エンジニアでよくある業務を、そのままコピペで試せるプロンプト付きでまとめました。まず1つ動かしてから、自社の状況に合わせて言い回しを書き換えるのがおすすめです。
1
PRセルフレビュー
プロンプト例
このPR差分を、仕様逸脱、例外処理、テスト不足、セキュリティリスクの観点でレビューしてください。重大度、該当ファイル、修正案を分けてください。
コツ: 指摘はCI結果とローカル再現で確認する。
2
既存コードの影響範囲調査
プロンプト例
ユーザー権限チェックの仕様を変更します。関連する関数、API、テスト、画面を洗い出し、変更順序と壊れやすい箇所を整理してください。
コツ: 検索対象のディレクトリを明示する。
3
技術ドキュメント作成
プロンプト例
このAPI仕様から、認証方法、リクエスト例、レスポンス例、エラー時の挙動、SDK利用例を開発者向けに整理してください。
コツ: 実際のレスポンス例を必ず渡す。
エンジニアがAIを使うときに気をつけること
- ●AI生成コードはライセンス混入と脆弱性をSnyk等で確認する。
- ●秘密鍵、顧客DB、未公開仕様を外部LLMへ貼らない。
- ●レビューコメントは正解扱いせず、テストと設計意図で採否を決める。
エンジニア固有の論点に絞っています。個人情報・契約情報をAIに直接渡さない、出力をそのまま外部へ送らない、担当者がレビューする運用にする、という3点は業界共通の基本原則です。
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