オープニングとAI生成物の課題
こんにちは。現場のAI業務改善ラジオの大地です。 今日は、AIの成果物をCodexにレビューさせて品質を高めるというテーマでお話しします。
最近のAIは賢いので、一発出しでもいいものができると多くの人が考えています。 でも実際は、細部のミスや考慮漏れはゼロにはなりません。
特によくあるのが、指示したところだけを直し、関係する他の箇所は古いままになっているパターンです。
そこで今回は、Codexに成果物をレビューさせて品質を高める具体的な手順を解説します。
Codexをレビュー役に選ぶ理由
AIのミスや考慮漏れを潰すには、一度作って終わりではなく、 誰かが後から成果物を確認する必要があります。
僕はそのレビュー役をCodexに固定しています。 理由は、細部の荒探しがCodexの得意分野だからです。
クロードとCodexにつき数万円の課金をしている僕の実感では、 既にある成果物から矛盾や抜け漏れ、誤りを見つけるのはCodexの方がクロードより上手いと感じています。
だから、成果物を作ったのがクロードでもCodexでも、 レビューだけは必ずCodexにやらせています。
レビューのための事前準備：Git管理
Codexのレビューは、事前の準備が一つと手順が2ステップあります。
事前準備として必要なのは、成果物のフォルダをGitで管理しておくことです。
Gitはフォルダの中の変更履歴を記録するツールで、 何をいつどう変えたかをAIがスムーズに確認しレビューできるようになります。
Gitの解説会は概要欄に貼っておくので、 詳しく知りたい方は見てみてください。
そして、この後紹介するCodex標準機能のレビューコマンドも、 Git管理しているフォルダの中でしか使えません。
ステップ1：CodexSimplifyによる無駄の削減
事前準備ができたら、Codexレビューの1ステップ目です。
ここでは、僕が自作したスキルCodexSimplifyを使います。
スキルというのは、決まった手順をAIに登録しておいて、 短い命令で呼び出せるようにする仕組みです。
CodexSimplifyはその名の通り、変更内容をシンプルにし、無駄を削ります。
クロードコードには、変更したプログラムの無駄を整理する スラッシュシンプリファイというコマンドがあります。
同じことをCodexでもできるように作ったのがCodexSimplifyです。
ちなみにこのスキル自体は、Codexにクロードコードのシンプリファイを基に、
同じ機能をCodexで実行するためのスキルを作成して、と指示して作りました。
スキルの中身を一言で言うと、Gitの差分を再利用性・品質・効率の3つの観点でレビューし、
確実に無駄と言える箇所だけを直すというものです。
概要欄の記事にCodexSimplifyの全文を貼っています。
ただ、このスキルは僕のプロジェクトの構成に合わせたものなので、
使うときは自分のプロジェクトに合わせた最適化をAIにしてもらった上で使ってください。
ステップ2：レビューコマンドによるバグと考慮漏れの発見
CodexSimplifyで無駄を削ったら、次はレビューの2つ目のステップです。
Codex標準のレビュー機能、レビューコマンドで、成果物のバグと考慮漏れを見つけます。
使い方はシンプルです。スラッシュレビューと入力して、レビューする対象を選ぶだけです。
対象は一連の作業で変えたファイル全てや、まだGitの履歴に記録していない手元の変更などから選べます。
レビューコマンドはプログラムが途中で止まった場合の再実行や、
複数箇所からの同時呼び出しなど、AIが見落としてUIに繋がりがちなイレギュラーパターンもしっかり拾ってくれます。
現役エンジニアの僕から見ても、CodexSimplifyとレビューコマンドを通した成果物は、
無駄な箇所や考慮漏れがほぼ潰せています。
まとめと導入の推奨
AIの成果物は必ずCodexにレビューさせる。今日一番伝えたいのはここです。
まとめます。
CloudやChatGPTの最新モデルを使っても、成果物の直し忘れと考慮漏れはゼロにはなりません。
だから僕はレビュー役を細部の荒探しが得意なCodexに任せています。
レビューする前提として、成果物のフォルダをGitで管理しておくことが必要です。
その上でCodexSimplifyで変更した範囲の無駄を削り、
レビューコマンドでバグと考慮漏れを見つける、この2ステップでレビューします。
まずは概要欄の記事を基にCodexSimplifyをあなたのプロジェクトに最適化した上で導入し、
試しに使ってみてください。
賢いモデルに作らせた成果物でも、無駄な箇所をどんどん削ってくれます。
質問やご意見、取り上げてほしいテーマがあれば、ぜひコメントお願いします。
それでは今日はこの辺で。
