実装ガイド
Web サイトの小さな変更には AI 支援の開発サポートを使用します
トランスクリプトでは、外部委託された Ruby の変更がコスト/タイムゾーンのボトルネックであることが明示されています。 AI は小さな変更の範囲を絞り、検証するのに役立ちますが、安全なエンジニアリング制御を回避すべきではありません。
必要なツール
- カーソル、GitHub Copilot、またはクロード コード
- Cursor
- クロード・コード
- Codeium
- GitHub の問題/テンプレートのワークフロー
- Linear
- Trello
Prerequisites
- 現在のワークフロー/ツールアカウントへのアクセス
- セットアップとテストの明確な所有者
- リリース前の簡単な成功指標
実装手順
- ステップ 1: 変更要求テンプレートを作成する
ページ、必要な変更、許容基準、スクリーンショット、およびリスク レベルをキャプチャします。
- ステップ 2: 初稿に AI を使用する
リスクの低い変更に対して、提案されたコピー、テスト、またはコード スニペットを生成します。
- ステップ 3: コード変更のレビューを要求する
アウトソーシングまたは資格のある開発者に、本番環境の Rails の変更をレビューしてデプロイしてもらいます。
- ステップ 4: 回避されたやり直しを追跡する
何回の改訂サイクルが回避されるかを測定します。
設定のヒント
- 自動化を拡大する前に、狭いワークフローから始めます。
- 機密性の高い顧客またはアカウントのアクションについては人間によるレビューを継続します。
- 変更内容を文書化して、プロセスを再現できるようにします。
必要なデータ
- 現在のプロセスステップ
- ツール/アカウントへのアクセス
- 顧客のリクエストまたは記録の例
- ベースライン時間/コストの見積もり
成功の指標
- 開発者とのやり取りを削減
- 小さな変更サイクルタイム
- 1 か月あたりのアウトソーシング時間