CI/CDとタスク共有で加速するVibe Coding

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1. CI/CDとタスク共有で加速す るVibe Coding 2025-06-19 田辺 太一 CI/CDパイプライン task-master導入 AIコーディング
2. 自己紹介 田辺 太一 誕生日: 1985-05-21 出身: 大阪 居住地: 東京 LIKES: ⚽️ 🏃 📷 ♨️ など SaaSエンジニア TypeScript/GraphQL/React/Node.js/MySQL/MongoDB/ECS/マイク ロサービス 本業業務 コードレビュー テスト改善 本業でのAIコーディングの実情 Github Copilotでコードレビュー、Cursorトライアル中
3. TL;DR CI/CD早期整備の重要性 開発初期{¹CI/CD環境を整え»こxw開発速度|向上す» AIxのタス¿共有|もた¹す開発効率化 明確zタス¿定義|AIコーディンÀの成功を左右す» 上流⼯程の重要性 AIツールの活⽤w設計·要件定義スキル|¸º重要{z»
4. システム概要 バックエンド Node.js/Express/Google認証/Prisma フロントエンド React/Next.js インフラ AWS(ECS, Route53, etc.)/Supabase Terraformによる管理 CI/CD 自動テスト・デプロイによる継続的な 統合と配信 (Github Actions)
5. 2ヶ月(=約40人時間)の実装プロセス 基盤構築 monorepo構成でDockerベースの開発環境を構築 フロント・バックエンドのテスト実装 認証機能 Google認証の実装と統合 インフラ整備 Terraformによるインフラのコード化と AWS環境への適用 CI/CD構築 自動テストとデプロイパイプラインの構築 AI活用 CursorのAgentモードを活用したVibeCoding、task- master導入による実装の自動化
6. CI/CDとタスク管理による開発加速 task-master(タスク管理ツール)導入による開発速度向上 コード変更から検証までのサイクルが短縮 環境一貫性 ローカル・リモート環境間の差異を最小化 早期CI/CD整備 開発初期からの基盤構築が重要
7. AIコーディングの課題点 環境差異への対応 docker-compose構成 の最適化 Dockerfile設計の複雑さ DBマイグレーションスクリプ トの互換性 テスト実装の難しさ 適切なモック実装の選択 テストケース設計の バランス AIによる実装の検証方法 「環境差異への対応」に苦労した経験から ローカルでの作り込みで手詰まりになる前に早期にCI/CD環境を構築し 短いイテレーションで検証を進めることの重要性を痛感
8. AIコーディング道場稽古総括 技術進化の速さ わずか2ヶ月の間でも新ツール・新機能 が続々登場 選択肢の多さに目移りする状況 効率化の格差 同じAIツールでも、要件定義やアーキテ クチャ設計の質によって効率に大きな差 が生じる 新規ツール・新機能のキャッチアップや タスク管理能力が重要 上流工程の重要性 AIに実装を任せられる分、開発の上流工 程のセンスがより問われる 設計・要件定義スキルが開発効率を決定 づける要因になっている