Transcript
00:00:00これはRuda、オープンソースのAIコーディングツールです
00:00:03AIエージェントを、より実用的な
00:00:05デリバリーシステムへと変貌させます。
00:00:07「リポジトリのコンテキストを貼り付けて、動くことを祈る」だけのツールではありません。
00:00:11バックログ、開発、レビューを備えた
00:00:14証拠とゲートがあるデリバリーシステムです。
00:00:16AIコーディングツールは開発を高速化しましたが、
00:00:19同時に「AIの管理」という新しい仕事も増えました。
00:00:22Rudaは無料のローカルファーストなツールで、
00:00:25AIエージェント向けのカンバンボードが中心です。
00:00:27実際に使えるものか試してみましょう。
00:00:30(ロゴの音)
00:00:34多くのAI開発ツールは、同じ3つの壁に突き当たります。
00:00:36第一は「チャット地獄」です。
00:00:38重要な情報のすべてが会話の中に埋もれてしまいます。
00:00:42計画、失敗した試み、修正、
00:00:44奇妙な回避策。すべてが会話の中に閉じ込められ、
00:00:46ひたすらスクロールして遡る。
00:00:47私たちはいつもこれをやっています。
00:00:48次に「トレーサビリティの欠如」です。
00:00:50AIはコードを変更しますが、何を試し、
00:00:53なぜそのアプローチを選び、
00:00:56どんな根拠に基づいて変更したのか、いつも分かるとは限りません。
00:00:58最後に、「品質ゲート」が実質的にないことです。
00:01:01「テストは実行したか？」「差分は確認したか？」といった
00:01:04確認を自分でする必要があります。
00:01:06受け入れ基準を本当に満たしているのか？
00:01:08これが問題なのです。コードを書くことと
00:01:10ソフトウェアをデリバリーすることは別物だからです。
00:01:13Rudaの考え方は単純です。
00:01:16AIコーディングを単なるチャットセッションとして扱うのはやめよう。
00:01:19タスク、エージェント、レビュー段階、
00:01:22証拠とゲートを備えたデリバリーパイプラインとして扱おう。
00:01:25つまり、AI支援によるソフトウェア開発にCI/CDの考え方を導入するのです。
00:01:30では、これでワークフローがどう変わるか見てみましょう。
00:01:32コーディングを効率化するツールがお好きなら、
00:01:34ぜひチャンネル登録してください。
00:01:35動画は定期的に公開しています。
00:01:37これがRudaのデスクトップアプリです。
00:01:39リポジトリをプルしてDocker Composeを実行すれば、
00:01:42自前でホストすることも可能です。セルフホスト派の方へ。
00:01:45私はGitリポジトリの同期で少しトラブルがあったので、
00:01:48プラグアンドプレイのデスクトップ版を選びました。
00:01:52ワークスペースを作成して、実在するリポジトリを紐付け、
00:01:56カンバンを選択します。
00:01:58これで画面が開くので、
00:02:001つか2つ、小さなタスクを与えます。
00:02:02大げさなものじゃなく、アプリ全体を作るわけでもなく、
00:02:05実際の開発でAIツールに依頼するような
00:02:07ごく普通のタスクです。
00:02:11通常ならここで空のチャットを開いて、
00:02:14頑張って良いプロンプトを書こうとするところです。
00:02:16でもここでは、タスクを追加すると自動的に
00:02:19カンバンボードに追加されます。
00:02:22タスクがチャットの中に流れてしまうことはありません。
00:02:25ちゃんと居場所があるんです。
00:02:27まずはここ、バックログから始まります。
00:02:30AIが処理を進めると、開発中に移動し、
00:02:34適切なエージェントがそれを引き受けます。
00:02:36このように、引き継ぎの様子もすべて
00:02:38自動で行われているのが分かります。
00:02:39こうして各ステージを通過していくのです。
00:02:41ささいなことに聞こえるかもしれませんが、重要です。
00:02:44AIのフローやアウトプット、
00:02:46何をしているかを確認できます。
00:02:48タスク内では、処理が行われている最中であっても
00:02:51対話することができます。
00:02:54ワークフローのふりをした巨大な会話ではなく、
00:02:56こうしてワークフローが可視化されるのです。
00:02:59証拠もトレースも手に入ります。
00:03:01何が変更され、何がチェックされ、
00:03:03開発プロセスのどこにタスクがあるのかが分かります。
00:03:07これはOpenCodeや、好きなAIエージェントを使用可能です。
00:03:11AIのAPIキーを接続して、好きなものを選べます。
00:03:14今回はAnthropicのキーを同期してClaudeを使いました。
00:03:18では、Rudaとは何なのかを整理しましょう。
00:03:21これは単なるAIチャットボックスではありません。
00:03:23ここが最も重要な点です。
00:03:25本質はカンバンボードにあります。
00:03:28調整レイヤーなのです。
00:03:30AIエージェントが取り組むべき
00:03:32プロジェクトボードだと考えてください。
00:03:35タスクはあるレーンから始まり、別のレーンへと動き、
00:03:37段階を経て進んでいきます。
00:03:39AIキーをリンクすれば、
00:03:42ステージごとに異なるエージェントを使えます。
00:03:441つのエージェントが全部やろうとするのではなく、
00:03:47計画、実装、レビュー、テスト、説明などを
00:03:50Rudaが仕事に構造を与えます。
00:03:52ワークスペースを作り、リポジトリを接続し、
00:03:55タスクを定義する。
00:03:56その構造の中でエージェントが動くのです。
00:03:59MCPやACPといったエージェントプロトコルも使えます。
00:04:03必要に応じてそれらを追加できます。
00:04:06ソフトウェアエージェントを調整するための
00:04:08インフラに近いものです。
00:04:10Rudaは単にLLMに「ねえ、Claude、
00:04:12これ良くない？」と聞くだけではありません。
00:04:14チェック機能、適合性関数、
00:04:17証拠、レビューゲートを追加しようとしています。
00:04:19これで質問の質が変わりますよね？
00:04:22どうやって使うのか？
00:04:23これでどうワークフローを加速できるのか？
00:04:25多くの開発者が同じAIコーディングの壁にぶつかります。
00:04:29関数を頼めば出力してくれる。
00:04:32テストを頼めばそれも出力してくれる。
00:04:34エラーを貼れば、何をするか？
00:04:36修正案をくれる。
00:04:38まあ、修正案をくれるといいんですが。
00:04:41しかし実際のコードベースで使い始めると、
00:04:43すべてが保守作業へと変わります。
00:04:46コンテキストが散らかり、
00:04:48エージェントは何を試したかを忘れ、
00:04:51触れてほしくないファイルまで変えてしまう。
00:04:53常に作業を確認し続けなければならない。
00:04:55何が起きているかというと、少しずつ、
00:04:58面倒なことが起きているんです。
00:05:00仕事が減ったわけではない。
00:05:02AIのマネージャーになっただけなんです。
00:05:05別の種類の仕事です。
00:05:06タスクを追跡し、差分をレビューし、
00:05:09テストを確認する。そのすべてを。
00:05:12ただ新しい仕事が増えただけです。
00:05:13Rudaはそのための可視化されたボードを提供します。
00:05:17では、既存のツールと比較してどこに位置づくのか？
00:05:19そうですよね？
00:05:20CursorやClaudeのようなツールはチャットファーストです。
00:05:23それは悪いことではありません。
00:05:25統合されていて、コードに近い強力なコードアシスタント
00:05:28が欲しいときには最高です。
00:05:31しかし、中心にあるのは会話であり、
00:05:34投げかけるプロンプトです。
00:05:36Rudaの中心は少し違います。
00:05:38バックログからテスト、レビューへと進む
00:05:41デリバリーシステムの中を動くタスクです。
00:05:44CrewAIやLangGraphのようなエージェントフレームワークと比べると、
00:05:46あちらの方が柔軟ではあります。
00:05:49しかし、その柔軟性ゆえに、自分で
00:05:51ワークフローを構築する必要があります。
00:05:52誰が計画し、誰が実装し、証拠はどこに行くのか？
00:05:55そういったすべてです。
00:05:56Rudaは無料、ローカルファースト、そしてプラグイン可能です。
00:05:59ローカルリポジトリ、ローカルワークフロー。アカウント登録も
00:06:02基本コンセプトを試すだけなら不要です。
00:06:05ここで「すべてを捨ててRudaに乗り換えろ」なんて
00:06:08言いませんよ。
00:06:09そんなの嘘です。
00:06:10それは全く真実ではない。
00:06:12これは、特定の目的には良いということです。
00:06:15使っていて楽しかったですよ。
00:06:17すぐに気に入った点がいくつかあります。
00:06:19可視化されたボード、明確なタスク状態、
00:06:22追跡可能な引き継ぎ。これは素晴らしい。
00:06:24300件のチャットスレッドよりもずっとプロフェッショナルです。
00:06:27ローカルファーストのアプローチも良い。
00:06:30多くの人が、AIツールがコードに対する境界線もなく
00:06:32サブスクリプションモデル化していくことにうんざりしています。
00:06:35これをローカルのワークフローの近くに保てるのは、
00:06:38本当の利点です。
00:06:40もちろん、技術的には自分でも
00:06:42すべてできるかもしれませんが、整理しやすく
00:06:44してくれるわけではありません。だから私の考えでは、
00:06:47Rudaを使うことはフローを加速させます。
00:06:49カンバンとプロトコルモデルには学習曲線があります。
00:06:52もし単にチャットボックスを開いて質問し、
00:06:53答えを貼り付けたいだけなら、
00:06:56これは過剰です。
00:06:57そんなツールではありません。
00:06:59デスクトップアプリがベストな使い方ですが、
00:07:01大手の商用AIほど素晴らしい
00:07:02操作感ではないかもしれません。
00:07:05Cursorの操作感は素晴らしいですから。
00:07:06あのインターフェースです。
00:07:07Claude Codeも同様。
00:07:08クローズドなツールで得られるような、
00:07:10すぐに使えるエージェントは少ないです。
00:07:12しかし、それが実は私がこの方向性を好きな理由です。
00:07:15ソフトウェアデリバリーの困難な部分が
00:07:17消え去ったふりをしていないからです。
00:07:19ただ整理しようとしているだけです。
00:07:20AIはなくなりませんが、チャットファーストなワークフローは
00:07:22限界を見せ始めています。
00:07:24次のステップは単により賢いモデルではなく、
00:07:27より良い調整、トレース、
00:07:29そしてゲートです。
00:07:30このようなコーディングツールがお好きなら、
00:07:32Better Stackチャンネルをぜひ登録してください。
00:07:34また別の動画でお会いしましょう。
Community Posts
No posts yet. Be the first to write about this video!
Write about this video