AIコーディングアシスタントはより多くのコンテキストを必要とする：実験と知見

従来のAIコーディングアシスタントはコード生成に長けていますが、より広範なシステム環境に関する重要なコンテキストを欠いていることがよくあります。そのため、開発者はコードとさまざまな情報源のギャップを埋めるために余分な時間を費やすことになります。この記事では、AIアシスタントに運用コンテキスト（コールグラフ、メトリクス、例外レポートなど）を統合してデバッグの精度を向上させる実験について詳しく説明します。結果は、構造化されたパフォーマンスデータとエラーレポートがAI分析を強化することを示していますが、大量のコンテキストを効率的に表現することは依然として課題です。今後は、運用状況、システムメトリクスなどを含むナレッジグラフを構築することで、AIアシスタントがシステムの動作を包括的に理解できるようになるでしょう。