AI Code Rescue
AI が速く形にしたものを、長く育てられるソフトウェアへ。
最初のバージョンが動き始めた後の課題は、すでに大切な機能を壊さずに変更を続けられるかどうかです。Light Nova は、重要なユーザーフローと次に予定する変更を起点に、現行動作を整理し、リスクを優先順位付けして、レビュー・ロールバック・検証が可能な修復経路を組み立てます。
- 重要動作を基準化
- 影響度でリスクを順位付け
- レビュー・ロールバック可能な修復
- 結果を証拠で確認
AI が生産性を高め、エンジニアリング経験が判断を支えます。
AI は検索、分析、選択肢の生成を加速できます。要件の解釈、アーキテクチャ上の取捨選択、受容するリスク、検証方法、最終的な提供判断には、経験あるエンジニアが責任を持ちます。
- チーム累計30年以上・案件総額NT$数千万の経験
- Light Nova 技術チームが、ソフトウェア開発、システム統合、最適化、および合計数千万ニュー台湾ドルの案件で積み重ねた実務経験。
- AI 関連案件累計 NT$数百万超
- AI 支援による開発・最適化を活用し、提供を完了した関連プロジェクトの合計規模。
30年以上はチームメンバーの関連経験の累計、NT$数千万はチームが携わった案件の合計規模、AI 関連案件の金額は提供済み関連案件の合計です。売上、コスト削減、ROI、または将来成果を保証するものではありません。
本当の注意信号は、コードの見た目ではなく、変更の予測が難しくなることです。
次の兆候があっても、直ちに全面改修が必要とは限りません。ただし、大きな変更の前に現行動作、影響範囲、リスク順を整理する価値があります。
同じルールに複数の実装がある
似た判断が画面、サービス、バッチ処理に分散しており、一方を修正しても別の経路に以前の動作が残ることがあります。
小さな依頼が無関係なモジュールにまたがる
状態、データアクセス、副作用の境界が曖昧で、局所的な製品変更を局所のまま完了しにくくなっています。
「現在の正しさ」を再現できない
テスト、代表データ、運用基準がないため、既存動作の維持と意図しない製品変更を安定して見分けられません。
コードの増加がレビュー能力を上回る
AI が変更範囲を広げる一方、レビュー、検証、リリース手順が従来のままで、未解決のリスクが積み上がります。
見た目の整頓ではなく、変更を制御する力を取り戻します。
修復順は、古い、複雑、書き直しやすいといったファイルの印象ではなく、製品への影響と確認できる証拠で決めます。
- 1
重要動作と依存関係を整理する
ユーザーフロー、データフロー、外部連携、バックグラウンド処理、障害経路を確認し、修復範囲の境界を定めます。
- 2
高リスク経路の基準を作る
既存テスト、特性テスト、ログ、運用手順、スクリーンショットなど、利用できる証拠で維持すべき動作を保存します。
- 3
実際の効果がある箇所を簡素化する
重複した判断、変更範囲、実際の保守コストを減らせる箇所に限って構造を統合します。
- 4
信頼境界とデプロイ境界を確認する
合意した範囲に応じて、秘密情報、権限、入力、依存関係、外部サービス、デプロイ設定、ロールバック準備を確認します。
- 5
修復単位ごとに証拠を添える
各変更を、テスト、QA 手順、ビルド結果、性能データ、または事前に合意した受入シグナルに結び付けます。
- 6
次の変更を管理しやすくする
プロジェクト指針、意思決定記録、自動チェック、coding-agent ルールを残し、同じ問題の再発を抑えます。
記憶と推測に頼る状態から、基準に沿って変更を判断できる状態へ。
修復前
- 期待する動作が担当者の記憶にしかない
- 同じ判断が複数の方法で実装されている
- マージ後に影響範囲が判明する
- リリース判断が場当たり的な確認に依存する
修復後
- 重要動作に再現可能な基準がある
- 重複した判断が削減されるか責任範囲が明確になる
- 変更前に影響とロールバック方法が説明される
- 再現可能なチェックがリリース判断を支える
これは目指す方向であり、すべてのシステムに同じ結果を保証するものではありません。開始時点を記録し、証拠を合意してから各段階の完了を判断します。
合意した範囲内で、レビュー、検証、引き継ぎ、再利用ができる成果を残します。
コードベース診断とリスク一覧
確認範囲、重要動作、主要リスク、証拠の所在、未確認事項、明示的な対象外を記録します。
段階的な修復計画
修復単位ごとに、目的、優先順位、影響、依存関係、検証、ロールバック方法を整理します。
レビュー可能な修復実装
実装を範囲に含む場合、差分、判断、リスクを確認できる小さな単位で提供します。
動作基準と回帰確認の証拠
システムに適したテスト、QA 手順、ビルド記録、スクリーンショット、または合意した証拠を残します。
人と AI のための開発ガードレール
適用可能なプロジェクト規則、coding-agent 指針、lint、型、テスト、セキュリティチェックを整えます。
意思決定と引き継ぎのマップ
主要モジュール、取捨選択、既知の制約、未対応リスク、次段階への実用的な提案を整理します。
修復量を決める前に、まず問題を明確にします。
次に必要な重要変更から始める
現在の製品動作、次に実現したいこと、影響させてはいけない重要フローを共有してください。
動作を基準化し、リスクを順位付けする
重要動作、制約、利用可能な証拠を確認し、利用者、データ、セキュリティ、運用への影響で優先順位を付けます。
ロールバック可能な単位で修復する
各単位に明確な目的、限定された差分、検証方法、必要に応じたロールバック説明を付けます。
証拠で受け入れ、引き継ぐ
合意した完了シグナルを確認し、残る制約を記録して、実行可能な次の道筋を残します。
初期診断だけで完了することもでき、全面修復の依頼を義務付けるものではありません。判断前に、範囲、対象外、証拠、日程、料金をご提案します。
コードに触れる前に、疑問を明確にします。
特定の AI ツールで作られたコードだけが対象ですか？
いいえ。AI 支援、手書き、レガシー、それらが混在するコードベースに対応します。現在の製品動作、コード構造、デリバリー環境を評価します。
すべての書き直しを勧めますか？
通常は勧めません。現行設計でリスクを合理的に隔離できず、移行、検証、コスト、ロールバックの取捨選択が全面改修の方が管理しやすい場合にのみ選択肢とし、先に比較をご説明します。
修復中は製品開発を止める必要がありますか？
必ずしもありません。ブランチ戦略、変更境界、feature flag、リリース順序で必要な開発と修復を分離できるか確認します。安全な並行作業ができない場合は、その理由をご説明します。
実際の改善をどう測りますか？
課題に応じて、重要フローの結果、再現可能な障害、build／type／test の状態、重複した判断経路、変更範囲、デプロイやロールバックの確認などを選びます。すべてのシステムに共通する単一スコアはありません。
開始時に本番環境やリポジトリ全体へのアクセスが必要ですか？
必ずしも必要ではありません。現在の段階に必要な最小権限から始め、安全な経路を別途用意します。お問い合わせフォームには、パスワード、秘密鍵、API キー、リポジトリトークン、顧客データを送らないでください。
復旧後も支援を継続できますか？
はい。追加開発、保守、リリース支援、定期的な健全性診断は別途範囲を定められます。診断と引き継ぎの時点で終了することもできます。
現在できていること、次に実現したいこと、守る必要がある動作をお聞かせください。
技術スタック、製品段階、再現可能な問題、次に予定する重要な変更をご共有ください。ソースコードや機密情報を添付する必要はありません。パスワード、秘密鍵、API キー、リポジトリトークン、顧客データは送らないでください。
お問い合わせ後の流れ
- 1.製品目標、重要なユーザーフロー、明示的な対象外を確認します。
- 2.コード確認が必要な場合は、安全で最小権限の方法を別途ご案内します。
- 3.進行を決める前に、選択肢、受入証拠、日程、料金をご提示します。