AIコーディングがCIをボトルネックにする：Linearが取り組んだCI再構築の記録

概要

AIによる開発加速で顕在化したCIの遅延を解消するため、Linear社がインフラ刷新、依存関係の最適化、テスト並列化の改善によりPR待機時間を短縮した技術ドキュメント。

詳細内容

AIエージェントの普及によりコード生成が加速する中、Linear社はCI（継続的インテグレーション）が開発のボトルネックとなり、コストと待機時間が増大する課題に直面しました。同社はこの問題に対し、4つの主要な改善策を講じました。第一に、インフラをGitHub Actionsから高速なサードパーティ製ランナーへ移行し、コンパイラをtsgoへ刷新。第二に、リンターを型情報に依存しない静的解析ベース（Oxlint等）へ移行し、メモリ使用量と実行時間を大幅に削減。第三に、モノレポでの依存関係インストールの最適化や「キャッシュより再ビルドの方が速い」ケースの特定により、セットアップ時間を44%削減。最後に、Vitestのテスト実行においてファイル分割による負荷の均一化と、安全なテストにおける分離（Isolation）の無効化を導入しました。これらの結果、テストスイートが4倍に増加したにもかかわらず、PR待機時間を5分台に短縮し、ランナー稼働時間を大幅に削減することに成功しました。AI時代の開発においてCIの効率化が必須であることを示す具体的な事例です。

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