InfoQ ホームページ Code Generation に関するすべてのコンテンツ
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AIがソフトウェアライフサイクルの上流へ：コードレビューからPRDガバナンスへ
大手テクノロジー企業が人工知能の活用範囲をコード生成やコードレビューだけでなく、製品要件の検証やシステム設計へのインプットなど、ソフトウェア開発ライフサイクルのより上流工程へと拡大させている。Uber、DoorDash、Cloudflareによる最近の取り組みは、実装前やレビュー中にエンジニアリング成果物を評価し、リファインするガバナンス層としてAIを活用する方向へのシフトを示している。
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Anthropicリード：エージェント型ループへの人間の関与維持にはMarkdownよりHTMLが有効に
Claude CodeチームのエンジニアリングリードThariq Shihipar氏は先頃、ブログ記事を公開し（Claude Codeの活用：HTMLの驚くべき有効性）、より豊かな可視化、色彩、インタラクティブ性を備えたHTMLは、特にデフォルトMarkdown出力と比較した場合に、多くの場面で人間－エージェント間コミュニケーションの生産性を向上させると主張した。ゴールのコミュニケーション、仕様のリファインメント、出力レビューが、エージェント型ワークフローの新たなボトルネックとなりつつある。
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AnthropicがRoutinesを導入、Claude Code自動化のため
AnthropicはClaude Code向けのRoutinesと呼ばれる新機能を導入、開発者がスケジュール起動、API呼び出しを通して、または外部イベントへのレスポンスの中で実行される自動化コーディングワークフローを構成できるようにした。この機能はClaude Codeのクラウドインフラ上で動作し、開発者がローカルでcronジョブ、サーバー、または自動化パイプラインを保守する必要をなくする。
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GitHub Copilot CLI一般提供開始
GitHubはCopilot CLIを正式に一般提供へ移行し、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって生成AIを織り込む取り組みにおける重要なマイルストーンを達成した。この動きはターミナルをAI支援開発の第一級サーフェスとして位置づけるGitHubの広範な推進を示している。
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Claude Codeオートモードの内側：人間承認ゲートを備えたAnthropicの自律コーディングシステム
AnthropicはClaude Codeにオートモードを導入し、人的介入を削減しつつマルチステップ・ソフトウェア開発タスクを実行可能にした。開発者が目標を定義すると、システムがコード生成・実行・ツール利用・反復的なリファインメントを担い、センシティブな操作については選択したチェックポイントで人間による承認が求められる。
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AnthropicがエージェントベースCode Reviewを導入、Claude Code向け
AnthropicがClaude Code用の新Code Review機能を発表、複数AIレビュアーを用いてコード変更を解析するエージェントベースのプルリクエストレビューシステムが追加されている。本機能は、チームおよびエンタープライズユーザー向けにリサーチプレビューとして提供されている。
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AnthropicがManaged Agentsを発表、AIエージェントのデプロイをシンプルに
Anthropicは同社のClaudeプラットフォーム上にManaged Agents、エージェントベース・ワークフロー開発と運用を支援するために設計されたマネージド実行レイヤーを導入した。本機能により開発者はエージェントの振る舞い、ツール、制約を定義できる一方で、オーケストレーション、サンドボックス化、セッション状態管理、認証情報管理、永続化といった実行時責任をプラットフォームに委譲できる。
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AWS Transform Customが技術的負債に挑む
AWS社は最近、AWS Transformの一部であるAWS Transform Customを発表した。この機能は、開発者がカスタムコードをモダナイズし、リファクタリング可能にする。
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OpenAIがHarness Engineeringを発表：Codexエージェントが大規模ソフトウェア開発を牽引
OpenAI社はソフトウェア開発ライフサイクルの主要部分をAIエージェントで推進する新しい社内エンジニアリング手法Harness engineeringを詳細に説明した。この仕組みはCodexというAIエージェント群を用い、エンジニアが定義した宣言的プロンプトに基づいてコード記述、テスト生成、オブザーバビリティ管理などのタスクを実行する。Harnessはワークフローを標準化し、手作りスクリプトや個別ツールへの依存を減らす。
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Anthropicがアプリ構築機能をClaude Artifactsにアップグレード
Anthropic社は、Claudeに新たなアプリ構築機能を追加し、ユーザーがテキストプロンプトから直接AIアプリケーションを作成、ホスト、シェアできるようにした。この機能はArtifactsとして知られ、データアナライザーやフラッシュカードジェネレーター、学習支援のような実用的なツールを、ユーザーがアイデアをシンプルに記述するだけで構築できるようにする。プログラミングスキルがない人でも高度なアプリケーションを作成できるよう、Claudeが裏でコーディングする。
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VS Code Copilot用GPT-4oコード補完モデルがパブリックプレビューで利用可能に
最近、Visual Studio Code（VS Code）ユーザー向けにGPT-4o Copilotが発表された。このAIモデルはGPT-4o mini基盤の上に構築されており、30以上の広く使用されているプログラミング言語にわたる、275,000以上の高品質なパブリックリポジトリからの広範なトレーニングを含んでいる。強化トレーニングにより、より正確でコンテキストに即したコード提案を提供し、パフォーマンスの向上、開発者の生産性向上、コーディングプロセスを支援することが期待されている。
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OpenAIがソフトウェア開発ベンチマークを発表
OpenAIは、実世界のフリーランスのソフトウェア開発タスクで先進的なAI言語モデルの能力を評価するためのSWE-Lancerベンチマークを発表した。このベンチマークはUpworkから提供された1,400以上のタスクのデータセットを使用しており、その総額は100万ドルである。これらのタスクには独立したコーディング活動と管理的意思決定の両方が含まれ、複雑さと報酬の範囲が実世界のフリーランスのシナリオをシミュレートするように設計されている。
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API、インテグレーション、オートメーションフローを作成するGeminiコードアシスト、パブリックプレビュー版を公開
GoogleはCloud Next Conferenceで、エンタープライズ向けのAIコード補完・支援ツール「Gemini Code Assist」を発表した。このツールは、Apigee API ManagementおよびApplication Integrationでのパブリックプレビューとして提供されている。
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コードのための大規模言語モデル：QCon Londonにて、Loubna Ben Allal氏語る
QCon Londonにおいて、Loubna Ben Allal氏は、コード用に調整された大規模言語モデル（LLM）について議論した。同氏は、コード補完モデルのライフサイクルについて議論し、膨大なコードベースに対する事前学習と、微調整の段階について強調した。特に、Hugging Faceのようなプラットフォームによって促進されるオープンソースのモデルについて議論した。リソースは、HFハブ上の1.7k以上のモデルと、StarCoder2やDefog-SQLCoderのようなツールで構成されている。指示チューニングのようなカスタマイズ技術を使用することで、オーダーメイドのソリューションを提供できるが、データの偏りやプライバシーの懸念といった課題がある。
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HashiCorp、Terraformプロバイダーコードの自動生成を追加
HashiCorpはTerraformプロバイダーコード生成ツールセットのテクニカルプレビューをリリースした。これにはOpenAPI仕様からTerraformプロバイダーコードを生成する新しいツールが含まれる。このリリースには、プロバイダーコードの仕様からTerraformプラグインフレームワークのコードを生成するツールも含まれている。