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
330
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
Trayce, a Raycast Extension for Tokyo AI Hackathon 2025
ota1022
1
520
GitHub Actions × AWS OIDC連携の仕組みと経緯を理解する
ota1022
2
610
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
89
Twitterを用いたラジオ番組圧縮手法の提案
ota1022
0
73
Other Decks in Technology
See All in Technology
ローカルLLMとLINE Botの組み合わせ その3 / LINE DC Generative AI Meetup #8
you
PRO
0
130
地域 SRE コミュニティ最前線 / SRE NEXT 2026 Discussion Night Track C
muziyoshiz
0
210
関数型の考えを TypeScript に持ち込んで、テストしやすい純粋関数を増やす / Pure at the Core, Effects at the Edge: Bringing Functional Thinking into TypeScript
kaminashi
1
110
SRE本の知られざる名シーン / The Hidden Gems of Google SRE Book
nari_ex
1
370
非定型なドキュメントを効率よくリファクタする 〜えぇ!?仕様書27本の移行が1日で終わったって!?〜
subroh0508
1
250
ボーイスカウトルールでメモリやスキルを改善しよう
azukiazusa1
1
650
Kaggleで成長するために意識したこと
prgckwb
2
300
CSに"SLO"は要らない、経営層に"99.9%"は伝わらない - SREを全社に"翻訳"する3原則
cscengineer
PRO
1
4.5k
クラウド上のデータ復旧で見落としがちな制約: 医療系 SaaS の BCP 設計から得た教訓
kakehashi
PRO
0
3.4k
誤解だらけの開発生産性 / Myths and Misconceptions about Developer Productivity
i35_267
1
230
ゴールデンパスは敷いただけでは道にならない ─ 企画部門のエンジニアが技術標準を事業価値に変えるまで
mhrtech
0
140
「早く出す」より「事業に効く」 ── 顧客の業務サイクルから逆算するAI時代の二重ループ開発と「変化の設計者」 / devsumi2026
rakus_dev
1
210
Featured
See All Featured
Design in an AI World
tapps
1
260
From Legacy to Launchpad: Building Startup-Ready Communities
dugsong
0
260
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
610
First, design no harm
axbom
PRO
2
1.2k
Sam Torres - BigQuery for SEOs
techseoconnect
PRO
0
300
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
15k
Mind Mapping
helmedeiros
PRO
1
280
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
5
1.1k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
16k
How to audit for AI Accessibility on your Front & Back End
davetheseo
0
460
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
1
760
For a Future-Friendly Web
brad_frost
183
10k
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