個人開発をしています。最初はざっくりと仕様設計やDB設計をして作り込んでAIエージェントを使っていますが、AIエージェントを使って開発を進めていくと、生成したソースコードはざっと読む。その後にリファクタリング、責務の分離、テストコード書く..といった流れで作っています。AIエージェントを使い始めてからなのか、ソースコードを読むのが億劫になっています。感覚的には読むのが疲れるといった感じです。もちろん実際に動かしていってバグが出たり、仕様と違う挙動があったらコードを読んだりして修正しています。ほとんど手で書くことはなく、仕様やDB設計、UI設計はある程度作った上でAIエージェントを回していますが、理解負債が残ってしまいます(理解負債は機能の規模によりけりですが...)。理解負債を解決するためには先にこうした方がいい？やこういう設計、仕組みを作った方がいいなど...何かアドバイスがあると助かります！

Question

酒井潤 · Accepted Answer

かなり自然な悩みだと思います。AIエージェントを使うと実装スピードは上がる一方で、自分が書いていないコードが一気に増えるので、読むのが疲れるのは普通に起きます。

一番大事なのは、AIに「全部作らせてから読む」のではなく、生成される範囲を小さくすることだと思います。大きな機能を丸ごと投げると、後から読む量が増えすぎて理解負債が溜まりやすいです。なので、設計段階で機能をかなり小さく分けて、この関数、このAPI、このコンポーネントだけ作らせる、くらいにした方がいいです。

また、AIにコードを書かせる前に、「どういう責務分離にするか」「ファイル構成はどうするか」「この層では何をしてはいけないか」を先に決めておくとかなり変わります。AIは放っておくと、その場で動くコードを作りがちなので、先に制約を与えておくのが重要です。

もう一つ大事なのは、リファクタリングを後回しにしすぎないことです。生成後にまとめて読むのではなく、1つの小さな単位ができた時点で、自分の言葉で「このコードは何をしているか」を説明できるか確認した方がいいです。説明できないコードは、その時点で止めて直すくらいで良いと思います。

テストコードを書く流れはかなり良いです。ただ、テストもAIに任せすぎると理解が浅くなるので、「何を保証したいテストなのか」は自分で考える方がいいです。テストを書くというより、仕様を固定する感覚です。

理解負債を減らす仕組みとしては、機能ごとに短い設計メモを残すのが効果的です。なぜこの設計にしたのか、どこが責務の境界なのか、将来変わりそうな部分はどこか。この程度でいいので残しておくと、後からコードを読む負荷がかなり下がります。

今のやり方は方向性としては悪くないですが、AIに任せる粒度が少し大きくなっている可能性があります。AIは実装担当、自分は設計者兼レビュワーという役割にして、生成されるコードの量を自分が理解できる範囲に制限するのが一番現実的だと思います。