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変更前後で確認できる形にする

この章でできるようになること

AIに作業を任せる前に、変更前、変更中、変更後で何を確認するかを決められるようになります。

前の章では、AIに見せる情報と見せない情報を分けました。 この章では、AIが作業したあとに、何が変わったのか、期待どおりに動くのかを確認するための手順を作ります。

まず知っておくこと

AIが「できました」と言っても、それだけで完了にはしません。

完了したかどうかは、差分、build、test、lint、画面、ログなどで確認します。 どの確認を使うかは、作業の種類によって変わります。

確認方法を先に決めておくと、AIに任せる作業が大きくなっても、途中で止めたり、戻したりしやすくなります。

変更前後で確認する流れ

確認を3つのタイミングに分ける

AIの作業は、変更前、変更中、変更後に分けて確認します。

変更前

変更前には、今の状態を確認します。

git status

git status は、どのファイルが変更されているかを確認する入口です。 AIに作業を頼む前に、すでに変更済みのファイルがあるかを見ます。

すでに未commitの変更がある場合は、それが自分の作業なのか、AIに触らせてよいものなのかを確認します。

変更中

変更中には、AIにいきなり最後まで進ませすぎないようにします。

たとえば、次のように頼みます。

まず変更予定のファイルと理由を説明してください。
まだ編集しないでください。

または、実装を始めたあとでも、途中で止めて確認します。

ここまでの変更内容を要約し、次に変更する予定のファイルを説明してください。
まだcommitしないでください。

AIに長く走らせるほど、方針がずれたときに戻しにくくなります。 途中で止める場所を作ることが大切です。

変更後

変更後には、差分と動作を確認します。

git diff

git diff は、ファイルの中身がどう変わったかを見るコマンドです。 AIが編集した内容を、commit前に確認するために使います。

Webサイトやドキュメントでは、buildも確認します。

npm run build

buildが通ることは、最低限の確認です。 buildが通っても、文章がわかりやすいとは限りません。 そのため、差分、表示、リンク、画像、文章の流れもあわせて見ます。

確認コマンドの役割

確認コマンドは、同じように見えても役割が違います。

確認見るもの
git statusどのファイルが変わったか
git diff中身がどう変わったか
buildプロジェクトとして組み立てられるか
test期待する動作が壊れていないか
lint書き方や形式の問題がないか
画面確認実際に読めるか、操作できるか

この表は暗記するものではありません。 AIに作業を頼む前に、「今回は何で確認するのか」を選ぶために使います。

やってみる

AIに、作業前後の確認手順を作ってもらいます。

このリポジトリでAIにドキュメント修正を頼む前に、
変更前、変更中、変更後で確認することをチェックリストにしてください。

次の観点を含めてください。

- git status
- git diff
- npm run build
- 画像参照
- Markdownリンク
- commit前に人間が見ること

まだファイルは変更しないでください。

AIが出したチェックリストを、そのまま全部使う必要はありません。 自分の作業に合うものを選びます。

AIに聞いてみよう

これからAIに小さな変更を頼みます。

作業を始める前に、変更前、変更中、変更後で止まるポイントを作ってください。
それぞれのタイミングで、何を確認し、どのコマンドを使うかを説明してください。

まだファイルは変更しないでください。

何が起きたのか

この章では、AIに作業を任せる前に、確認方法を決めました。

AIが作業したあとに確認方法を考えると、どこを見ればよいかわからなくなることがあります。 先に確認方法を決めておくと、AIの作業を受け止めやすくなります。

確認は、AIを疑うためだけのものではありません。 AIと一緒に作業を進めるための共通のものさしです。

運用者の視点

大きめの作業をAIに頼むときは、次の順番を基本にします。

  1. git status で作業前の状態を見る
  2. AIに変更予定ファイルと理由を説明させる
  3. 小さく編集させる
  4. git diff で差分を見る
  5. build、test、lintなど必要な確認をする
  6. 人間が採用するか判断する

この順番を守ると、AIに任せる量を増やしても、どこで確認するかを見失いにくくなります。

次へ

次は、第1部の確認です。 自分のプロジェクトで、AIに任せるための作業環境に何が必要かを棚卸しします。