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開発を高速化。AIコーディングエージェントとCodeRabbitでループエンジニア...

 開発を高速化。AIコーディングエージェントとCodeRabbitでループエンジニアリング

FlutterKaigi mini #6 @Okayama
https://flutterkaigi.connpass.com/event/401279/

での発表資料です。

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Atsushi Nakatsugawa PRO

September 19, 2026

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Transcript

  1. 音声認識(テキスト起こし) 利点 speech_to_text 無料。Android/iOS/Web対応 Whisper Kit 無料。精度そこそこ Liquid Speech Cloud

    Speech-to-Text 無料。iOSのSpeechAnalyzerを 利用。精度高い。 クラウドで処理。精度高い。 欠点 長時間実行ができない Web非対応。初回のDLがでかい(Smallで 460MB)、実行時に発熱する。 iOSしか使えない お金がかかる。ネットワーク必須
  2. /goal GitHubのIssueがなくなるまで実装して。処理内容は以下の通りです。実装は必要に応じてサブエージェン トに分けて行ってください。Fable 5だけで実装するのはコストが高いです。 1. gitブランチを作成 2. 各タスクに対して、 `@coderabbitai make

    plan in Japanese` とコメントして。 3. @coderabbitai から返答が来るまで待つ(5〜10分かかります) 4. 実装計画が返ってくるので、コメントの中に書かれているAIコーディングエージェント向けの実装プロンプト を読み込み、その妥当性に従って実装を進めてください 5. 実装が終わったら、PR作成まで進めてください。descriptionに fix #(IssueのID) を記述してください 6. CodeRabbitのレビューが終わるまで待機してください(5〜15分かかります) 7. レビュー内容を読み込んで、 Prompt for AI Agents ではじまる内容を取得し、修正を行ってください 8. 修正が終わったらプッシュし、再度CodeRabbitのレビュー完了まで待機してください 9. 修正がなくなったらPRをマージしてください
  3. Issue管理: CodeRabbit Plan Issueに対して実装計画を作成する 1. `@coderabbitai make plan in Japanese`

    2.コードベース、MCPなどを使って実装計画を作成 3.AI向けのプロンプトを生成
  4. 本番環境のアラートをトリアージし、エンジニアが即座に対応可能なインシデント概要を作成してください。 まずアラートのペイロードを確認し、対象サービス、環境、発生時間帯、重大度、および症状を特定します。次に、可観測性(オ ブザーバビリティ)データやインフラ情報を調査し、エラー、レイテンシ、リソース飽和、トラフィック変動、依存関係の障害、 トレース例などの関連情報を確認します。アラート発生期間と、最近のデプロイ、設定変更、コミット履歴を照合してくださ い。さらに、課題管理システムやドキュメント、ナレッジベースを参照し、過去の類似事象や事後分析(ポストモーテム)がな いか確認します。その際、過去の対処法や、今回の問題のデバッグ・解決に役立つ情報がないかも調べます。証拠に基づいてコー ドの修正内容が特定できた場合は、修正を含むプルリクエスト(PR)を作成してください。その際、PRの説明文には、すべて の証拠、その修正が問題を解決する理由、および修正の有効性に対する確信度を必ず記載してください。 以下の項目を含む、簡潔なレポートを提出してください。 -

    現在の状況 - 顧客への影響 - 最も有力な証拠 - 推定原因 - 直ちに行うべき緩和策 - 今後の調査手順