.NETランタイム開発におけるCopilot Coding Agent導入10ヶ月の軌跡と教訓

概要

.NETランタイムのような巨大で複雑なコードベースにおいて、GitHub Copilot Coding Agentの成功率はモデルの性能よりも「リポジトリ固有の指示書（instructions.md）」の質に大きく依存することが実証された。

詳細内容

Microsoftの.NETチームが、極めて複雑なコードベースである`dotnet/runtime`にGitHub Copilot Coding Agent (CCA) を導入した10ヶ月間の詳細な実験レポートです。合計878件のPRを作成し、そのうち535件をマージ。当初42%だった成功率は、リポジトリ固有のビルド手順やテスト規約を明文化した「instructions.md」の整備により70%以上に向上しました。主な成果として、コードの削除・クリーンアップ（成功率85%）やテスト作成（76%）で高い生産性を発揮した一方、アーキテクチャの判断やC++等のネイティブコード、プラットフォーム固有のデバッグには依然として課題があることが判明しました。開発者の役割は「コードの実装者」から「AIのガイドおよび査読者」へとシフトしており、スマートフォンから高度なPRを発行できる一方で、レビューの負荷が新たなボトルネックとなる「非対称な生産性」の課題も浮き彫りになっています。結論として、AIエージェントを使いこなす鍵は「モデルの賢さ」以上に「ドメイン知識の明文化（指示書）」にあると強調されています。

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