ガイド一覧
PLAN / EXECUTE / VERIFY
AI コーディングエージェントのユースケースと実践手順
コードレビュー、テスト生成、バグ修正、レガシー改修、CI/CD、モノレポ、MCP の Issue から PR、API 移行を扱います。
LEARNING PATH
順番に学ぶか、課題から選ぶ
各テーマに適用範囲、実行手順、根拠、検証ゲートを示します。順番に読むことも、現在の課題から始めることもできます。
01AI コードレビューワークフロー：Diff の選別から検証可能な指摘まで不要な書き込み権限を与えず、実行可能な指摘を得られる AI 支援レビューを設計する。11 分02AI テスト生成ワークフロー：推測ではなく振る舞いから回帰保護を作るコーディングエージェントによる単体、結合、回帰テスト生成を制御された手順にする。11 分03AI バグ修正ワークフロー：再現、切り分け、修正、検証因果関係と検証記録を保ったまま、コーディングエージェントで不具合を診断・修正する。12 分04AI レガシーコードリファクタリング：振る舞いを保つ段階的移行大量のコード生成を振る舞い維持の証拠とせず、AI 支援のレガシー移行を計画・実施する。13 分05CI/CD で使うコーディングエージェント：最小権限の自動化レビュー、テスト診断、保守、PR 作成のため、安全で監査可能なエージェントジョブを設計する。13 分06Monorepo で使うコーディングエージェント：範囲、文脈、検証Monorepo の所有権、依存関係、検証境界を守るコーディングエージェント手順を設計する。12 分07MCP Issue-to-PR ワークフロー：文脈を接続し、制御は手放さないMCP 対応コーディングエージェントで、制御された Issue から Pull Request への流れを作る。13 分08AI API 移行ワークフロー：プロトコル対応、同等性テスト、段階展開似たエンドポイントやモデルを完全互換と仮定せず、AI API 移行を計画・検証する。14 分