AI-Driven Development Workshop 全体概要紹介
このワークショップは、AI を活用したソフトウェア開発の最新手法を学び、実践的なスキルを身につけることを目的としています。以下のパートに分かれて進めます。
全体構成
- 基礎知識: 基本概念と準備
- Part 1: デモ プロジェクトの開発
- Part 2: より実践的な開発手法のご紹介
- Part 3: 発展
基礎知識
- 開発手法の進化: ウォーターフォールモデルからアジャイル、DevOps、AI-Driven Development まで簡単に振り返ります。
- AI-Driven Development とは: AI を活用した開発手法の概要とメリットを理解します。
- 環境準備: 開発環境の構築や必要なツールのセットアップを行います。
Part 1 の概要
完璧に動作可能なアプリケーションをワークショップの時間内で開発するのではなく、AI を活用した開発手法の基本的なテクニクや流れを体験します。
- デモ プロジェクトの開発: AI を使いながら、簡単なアプリケーションを構築します。
- 各代表フェーズの作業実施: 企画から実装までを AI と協力しながら進めます。
- 機能追加: AI Chat 機能や Function Calling 機能を組み込みます。
- ヒント & テクニック: AI を活用する際のポイントやテクニックを紹介します。
Part 2 の概要
AI-Driven Development の手法をさらに深く理解し、GitHub Copilot Workspace を使用して、プロな開発現場でも通用できる実践的な開発手法を学びます。
- GitHub Copilot Workspace の活用: GitHub Copilot Workspace を使用して、デモプロジェクトを開発します。
- 各代表フェーズの作業実施: プロジェクトの企画から実装を通して、さらに AI を活用します。
- 機能追加: AI Chat 機能や Function Calling 機能を組み込みます。
- ヒント & テクニック: AI を活用する際のポイントやテクニックを紹介します。
Part 3 の概要
- GitHub Copilot Extensions の活用: GitHub Copilot Extensions を使用して、AI-Driven Development の手法をさらに進化させます。
- AI RAG パターンの活用: AI RAG パターンを応用して、社内ナレッジを取り入れた手法を学びます。
- AI Agent の活用: AI Agent を活用して、より効率的な開発手法を学びます。
- Model Context Protocol（MCP）: MCP とは何か、その活用方法をご紹介ます。
注意事項
このワークショップを使用する際には、以下の注意点を理解した上で行う必要があります。
- ワークショップの目的:
- このワークショップの目的は、AI-Driven Development 手法をご紹介することです。同じ手順で毎回同じ結果が得られる保証はありません。
- プロンプトの使用:
- このワークショップで提供しているプロンプトはあくまでもサンプルです。使用する LLM のモデルによって、同じ結果が生成される保証はありません。
- 生成結果の実行:
- LLM で生成された結果や手順はそのまま使用して、必ずしもエラーなく実行できる保証はありません。生成されたコードや手順を実行する前に、必ず内容を確認し、必要に応じて修正を行ってください。
以上の点に注意しながら、ワークショップを進めてください。