最近、開発フローがかなり変わってきています。
生成AIを使った開発自体は以前から行っていたのですが、AIエージェントにタスクを依頼しても、結局はそのタスクに付きっきりになる感覚がありました。
指示を出して、待って、確認して、コミットして、また次の指示を出す。
Codex や Claude を使った開発はかなり便利なのですが、この「待つ」が積み重なると、少しずつテンポが止まる感覚がありました。
そんな中で GitHub Copilot を改めて触ってみたところ、かなり手になじみました。
特に GitHub の issue、Actions、Pull Request を前提にした流れとの相性がかなり良いです。
最近は Pro+ を契約して、かなりゴリゴリ開発しています。
パソコンの前に座っていないタイミングに良いアイデアが降ってくるので、スマホから issue を追加して整理し、クラウド側で実行。
PR を確認して、そのままデプロイ。足りなければすぐにプロンプトを実行してプルリクを作ってもらう。
このサイクルがかなり高速になりました。
Copilot のクラウド実行は、正直に言うと精度自体はそこまで高くない印象があります。
ただ、精度が必要な部分は Codex に任せれば良い。
逆に、
- 軽い修正
- UIの微調整
- リファクタリング
- 雑多な変更
- 「とりあえずやっておいてほしい」作業
こういうものを並列でどんどん回せるのが強いです。
おかげで、放置していた OSS のメンテナンスや、運営中の Web アプリの改修がかなり進むようになりました。
「もっと開発したい」という感覚が久々に戻ってきています。
関連して、最近以下の記事を見つけました。
OpenAI、Codexエージェントを大量管理する「Symphony」公開 人間の監督負荷を減らしプルリク数500％増
この記事を読んだ時、「今まさに自分が体験している流れだ」と感じました。
タスク管理、クラウド実行、確認。
このサイクルを回し続けることで、開発速度そのものが変わる。OpenAIが発信している内容はもうすでに GitHub Copilot が前提としている環境だとすぐにわかりました。
GitHub がすでに持っているこの環境は、本当に羨ましいです。
最近は、このフローを GitHub 以外でも再現できないか、という方向にも興味が向いています。
自分は WordPress 関連の取り組みもしているので、ソースコード管理だけではなく、「記事」や「運用タスク」も同じ流れに乗せられないかを考えています。
その流れで、タスク管理用の WordPress プラグインも作り始めました。
タスクを集める場所、燕のように軽やかにバグや要件をまとめておく場所。
MCP 接続を前提にしていて、生成AI側からタスク登録や実行の起点として扱えるようにしています。
今はまだタスク管理が中心ですが、将来的には SaaS として、
- クラウド実行
- 実行確認
- 承認フロー
- RAG による情報参照
なども組み込めたらと考えています。
自分でシステムを作れるので、以前作っていたチャットボットの仕組みや、過去記事・社内情報を参照する RAG の仕組みも流用できそうです。
最近は、「AIを使っている」というより、「AIが動きやすい流れを作る」ことの方が重要になってきている感覚があります。
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