AIエージェントによるコーディング：高スループット vs. コード品質
AIエージェントはコードを書くのが速い。問題は、書くスピードではない。コードのクリーンさと一貫性をいかに維持するかだ。
私はこれをProject Venomに適用した。品質を落とさずに、スピードのためにAIエージェントを活用できるかどうかを確認したかった。
結果： • AIエージェントによって書かれた138,011行のコード • 1,587件のコミット • 92.2%のテストカバレッジ • SonarQubeの品質問題は0件（開始時は1,650件）
どのようにしてこれを実現したのか？私はパイプラインを構築した。AIがコードを書き、プロセスがそのコードを残すかどうかを判断する。
ワークフローは以下のステップに従う：
- 人間が目標とスコープを定義する。
- AIエージェントが変更を計画し、実装する。
- ローカルのpre-commitチェックで静的検証とテストを実行する。
- GitHub ActionsがCI（リンティング、コントラクトチェック、アーキテクチャガード）を実行する。
- SonarQubeが技術的負債と複雑性をチェックする。
- AIエージェントと人間がプルリクエストをレビューする。
- マージ。
プロセスには3つのフェーズがある。
フェーズ1：スピード。AIエージェントがコードとユニットテストを生成する。これにより、プロジェクトを迅速に拡張できる。
フェーズ2：コントロール。SonarQubeを導入したところ、1,650件の問題が見つかった。そこで、ローカルのpre-commitゲートを構築した。AIエージェントは、これらのゲートを通過しない限りタスクを完了できないようにした。
フェーズ3：安定性。パイプラインが日常業務の一部となった。品質は最終的なチェック項目ではなく、継続的な要件となった。
チームへの重要な教訓： どのAIエージェントが最高かを問うのはやめよう。最高のツールは毎週変わる。
代わりにこう問うべきだ：AIのコードを安全に受け入れるためのプロセスをどう構築するか？
最小限必要なツールセット：
- GitHubリポジトリとプルリクエスト
- Pre-commitフック
- ユニットテスト
- GitHub Actions
- SonarQubeまたはSonarCloud
- エージェントへの明確な指示
- 人間とAIによるレビュー
パイプラインのないAIコーディングは、単なる実験に過ぎない。パイプラインのあるAIコーディングは、プロフェッショナルなプロセスである。
エージェントがコードを書き、パイプラインがプロジェクトを守る。
あなたはAIエージェントとどのように取り組んでいますか？単なるアシスタントとして使っていますか？それとも、プロセスの中に独自のゲートや指示を組み込んでいますか？
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