kobaken
kfly8
AI AgentでPerlのコードを書くことはもちろんできるのですが、
プロジェクトの込み入ったコンテキストを把握してコード生成するのはまだ発展途上だと感じます。
「リポジトリを丸呑みして、コンテキストを把握してくれればいいのに…」
実際、リポジトリだけでコンテキストが完結することはないですし、丸呑みさせれば開発規模に比例してトークン量が増えて、破綻します。
そんな折、先日発表された Hono CLI のアプローチがいい感じだと思いました。
このCLIには、Honoに関する知識を検索し、必要そうな情報の詳細を確認して、できたアプリケーションをテストする機能があり、
これのおかげで必要なタイミングで必要な情報だけ取得するアプローチをAI Agentに組み込みやすくなっています。
「Perlでもほしい!」
ただ、いくつか課題があります。
課題1: 同じことをするにも複数やり方がある。
use Moose; # え、うちMouseなんだけど...
use Path::Tiny; # Path::Classじゃないの...?
本当は、プロジェクトで推奨している技術を空気読んで選んでほしいです。
課題2: 公式ドキュメントが過去の経緯も含め詳細な記述。
間違っていることではないですが、目の前の仕事を片付けるだけなら、もっと要点を絞ってもいいはず…!
課題3: レビューする人がPerlに詳しいとは限らない
飛躍した課題ではありますが、生成されたコードの正しさを人間が理解できた方がメンテナンスはしやすいと思います。
このLTでは、これらの課題へのアプローチを話したいと思います!