Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
コミットの「なぜ」を読む
Search
Itaru Ota
June 23, 2026
Technology
420
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
コミットの「なぜ」を読む
めぐろLT #37「AI×チーム開発、みんなどうしてる?」のLT登壇資料です。
https://meguro-lt.connpass.com/event/390951/
Itaru Ota
June 23, 2026
More Decks by Itaru Ota
See All by Itaru Ota
Service Connect 上のサービスに ECS Service の外側から到達できなかった話
ota1022
1
120
ソフトウェアエンジニアリングと向き合い続ける AWS Jr. Champions選出前後で考えたこと
ota1022
0
90
Trayce, a Raycast Extension for Tokyo AI Hackathon 2025
ota1022
1
530
GitHub Actions × AWS OIDC連携の仕組みと経緯を理解する
ota1022
2
630
DockerからECSへ 〜 AWSの海に出る前に知っておきたいこと 〜
ota1022
5
2.6k
AIコードエディタは開発を変えるか?Cursorをチームに導入して1ヶ月経った本音
ota1022
2
1.2k
放送コンテンツに対する ツイートの<一様率>分析
ota1022
0
92
Twitterを用いたラジオ番組圧縮手法の提案
ota1022
0
76
Other Decks in Technology
See All in Technology
20260608_Codexの可能性_ノンプログラマー向け_大城追記
doradora09
PRO
0
760
変化の早いClaude Codeを 書籍に落とし込む
oikon48
6
1.2k
Data Hubグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
3.1k
トヨタ⽣産⽅式(TPS)⼊⾨
recruitengineers
PRO
1
190
[MIRU26] To What Extent Does MLLM-as-a-Judge Exhibit Cross-Model Preference Bias?
keio_smilab
PRO
0
200
初めてのGitHub Actions / GitHub Actions at First
tooppoo
0
140
Cursor Meetup Sapporo - Cursor物語 続編
cocacola917
0
120
ウォーターフォール開発案件のPMとしてAI活用を模索している話
hatahata021
3
310
[しろおび夏祭り2026] チャットするAIから、作業するAIへ - 使われ方の変化と、その裏側で起きていること
kk0n
0
1.5k
AIは実装を速くする。では、私たちは何を今作るべきか?-立場を越えてリリースに向き合ったチーム開発の実践 / 20260801 Hiromi Nakaya and Naoki Takahashi
shift_evolve
PRO
3
370
Breaking the Seal: Static Deobfuscation of Compiled V8 JavaScript Bytecode Malware
hshrzd
0
390
【CEDEC2026】『Relink』を拡張せよ - 『GRANBLUE FANTASY: Relink - Endless Ragnarok』の開発速度と品質を守るCI運用
cygames
PRO
0
110
Featured
See All Featured
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
axbom
PRO
1
360
The innovator’s Mindset - Leading Through an Era of Exponential Change - McGill University 2025
jdejongh
PRO
1
230
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
2k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
7.2k
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
66
57k
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
200
[SF Ruby Conf 2025] Rails X
palkan
2
1.2k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
3k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.4k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
55
12k
Building a A Zero-Code AI SEO Workflow
portentint
PRO
0
650
Transcript
コミットの「なぜ」を読む Entire CLI で AI セッションを Git に残す 2026/06/23(火) めぐろLT
#37「AI×チーム開発、みんなどうしてる?」 太田 暢 @iorandd Copyright © 3-shake, Inc. All Rights Reserved.
自己紹介 太田 暢 株式会社スリーシェイク Sreake事業部 アプリケーション開発支援チーム 業務ではバックエンド、CI/CDまわりを担当 よくAWSコミュニティに参加しています @iorandd 02
AIで最初の一歩は軽くなった 実装のたたき台を作る テストを書く リファクタリングする Terraform や CI/CD のような、少し専門外の領域にも手を伸ばす 03
レビューで見たいものが増えた PR本文とdiffだけでは、判断しきれないことがある どこまで自分で判断し、どこからAIの提案を採用したのか分からない レビュアーが「ここ、どういう意図ですか?」を毎回聞くことになる コードは残るが、途中で何を考えたかは消えやすい 04
領域をまたぐPRは、レビューが難しい 例:自分のテストを直したいだけなのに、Terraform や CI の設定にも触らないと閉じない diff は数行〜十数行に散らばっているだけに見える 実際の時間は、原因を切り分けるところにかかっている レビュアーは、途中の調査を見ずに差分だけで判断することになる この「途中の調査」を、コミットと一緒に残したい
05
Entire CLIとは AIとのセッションを Git の コミットにひもづけて記録するツール checkpoint = 1コミットに対応するAIセッション記録 OSSのCLIツール
Claude Code / Codex CLI / Cursor / GitHub Copilot CLI に対応 プロンプト、やり取り、ツール実行、 ファイル変更を追える 通常のGit履歴とは別に、AIとのやり取りを残 せる 06
どうGitに残るか 作業ブランチには、いつものコミットが残る コミットメッセージに Entire-Checkpoint: <id> が付く セッションログやメタデータは entire/checkpoints/v1 に保存される PRにリンクを貼ると、レビュアーがAIとのやり取りとdiffを見られる
a1b2c3d e4f5a6b c7d8e9f b0a1c2d 作業コミットと checkpoint 記録を ID で対応づける 作業ブランチ entire/checkpoints/v1 checkpoint 用の別ブランチ 07
diffだけだと分からない 実例をもとにした簡略例:テスト用の設定値が アプリ・CI・Terraform で食い違っていたPR(値は説明用のダミー) - TEST_ORG_ID=old-value + TEST_ORG_ID=new-value 値を変えたことは分かる でも、なぜ
new-value なのかは分からない アプリ・CI・Terraform の どれが正だったのか も分からない レビュアーは「この値で合っていますか?」と聞くしかない 08
checkpointを見ると、調査の経緯まで追える あの1行のdiffの裏では、AIセッションの中で これだけの切り分けをしていた AIセッションに残るやり取り コードの差分には残らない 「どう切り分けたか」が、 checkpointのセッション記録からたどれる テストが失敗する 🧑 「このテストが落ちるんだけど、見てもらえる?」
seed data を確認する 🤖 「seed だと old-value になってますね」 DB上の値と突き合わせる 🤖 「でも実際のDBは new-value。食い違ってます」 CIの環境変数を確認する 🤖 「CI側は old-value のままでした」 Terraform側の設定値を確認する 🤖 「tfvars も古い値ですね。原因はここっぽいです」 どの値に統一するか決める 🧑 「じゃあ new-value に揃えよう」 09
気をつけること 残る・公開される AIに渡した情報はトランスクリプトに残る 「残さないつもり」の /btw も対象になる デフォルトではコードと同じ remote に push
される public remote に push すれば checkpoint branch も公開さ れる チームで決めること checkpoint の保存先 PR本文にリンクを貼る条件 AIに渡してよい情報・渡さない情報 機密情報・顧客データを扱わない前提 ログを残すなら、扱い方のルールも一緒に決める 10
まとめ チーム開発でAIを使うと、コードだけでは判断しづらい場面が増える Entire CLI を使うと、 コミットとAIセッションをひもづけられる なぜこの形になったのかを、あとから追える 領域をまたぐPRのレビューが少しやりやすくなる 「これ何ですか?」より、 「ここはこの判断でよさそうですね」と話しやすくなる
コードだけでなく、考えた過程もレビューする 11