概要
AIコーディングの速度低下を、1つのIssue解決にAIが読み解くべき情報量「IRV」を管理・削減する設計手法によって解決するガイド。
詳細内容
AI駆動開発において、プロジェクトの肥大化に伴いAIが「関係のないファイルまで読み込み、調査に時間がかかる」問題を、**IRV (Issue Reading Volume)** という概念で定義し、その対策を解説しています。IRVは1つのタスクを完結させるためにAIが読んだコードや仕様の総量を指し、これを小さく保つことがAIのパフォーマンス維持に直結します。
具体的には以下の3つのテクニックを提案しています：
1. **ルールの持ち主を決める**: 特定のロジックを管理する場所を1つに集約し、AIが迷う「知識のフラグメンテーション」を防ぐ。
2. **部品どうしの約束（契約）を書く**: 中身を読まなくても使い方がわかるようインターフェースや事前条件を明確にする。
3. **変更理由が同じ知識を集める**: 「知識のデフラグ」により、AIが一度に読むべき範囲を最小化する。
単に読む量を減らすだけでなく、品質を維持しながら「不要な内部事情を読まずに済む状態」を設計で作る重要性を強調しています。