BRICKそれからコミュニティStritDevのご紹介

Kmizuさんのイベント：
https://langsmith.connpass.com/event/372702/presentation/
2025/11/21（金） 19:00〜
自作プログラミング言語について語る集い

の登壇資料です。

Transcript

1. ・SQL静的解析器「BRICK」の ご紹介 ・コミュニティStrictDevの紹介も Phil（個人開発者） @kanesoko 2025/10/30
2. BRICK というSQL管理ツールについて ご紹介させていただきます！！ BRICK
3. ・まず BRICKとは？ ざっくりと・・・ ・ ４大RDBMS対応のRDBメンテナンスツール（Windowsアプリ）。 ・様々なDBオブジェクトを管理できる。 これまで筆者の仕事上の実プロジェクトで多用。 （95％ がSQLServer。5％は Oracle 。 Postgre MysqlはサンプルDBで 個人開発でのみ使用。） BRICKというGUIツール自体は趣味の範疇。 →ただし、BRICKというアルゴリズムは大々的に広げ たい
4. → 機能・見た目はよくある商用やフリーのDBメンテ ナンスツールのようなものです・・・
5. がしかし・・・・・
6. RDB内の全オブジェクトのSQL構文木を解析し、 テーブル／フィールド間の参照関係・依存関係を モデル化するアルゴリズムを内蔵している。 あらゆるSQLをトークン レベルに分解してモデル 化・解析
7. このアルゴリズムを使用すれば、SQL文を 実行した際の、ランタイムエラーや問題点を 静的解析で検出できる それはつまり・・・
8. １．動的なテスト（ RDBにテストデータを投入し、動か してテストする）の工程が不要にできる ※一部 ２．本番でのバグの発覚を低減できる。テストパターンの 考慮漏れを補完する効果が必ずある。 ３．エディタ上で問題点を即、指摘してくれる。プログラ マは書きながらエンバグやデグレードに気づける ４．バグだけでなく誤ったSELECT結果につながるテーブ ル設計のスメルや、SELECT文の書き方に気づける。
9. <FAQ > Q１．法人化の予定は？ A. しばらくは個人開発ベースで行こうと思っています。 Q２．クロスプラットフォーム対応、WEBサービス化、英語UIは？ A.アルゴリズムを.net 化することに成功してます。そのためWEBサービス化は容易に達成できると思われます。 また、英語化を前提に開発を進めています。 Q3. サポート体制は？ A.現状ありません。完全に個人ベースです。 Q4. 開発リソース、資金は？ A.私費ベース・個人ベースです。Azureのリソースを使いながらデモ環境等を公開しています。 Q5. 開発の進捗やデモは？ A. StrictDev https://brickjpn.blob.core.windows.net/strictdev/index.html というサイトで、解析結果や開発進捗を公開しています。
10. StrictDev とはどんコミュニティ？サイト？
11. StrictDevの コミュニティ →主催者１名会員１名 （わたし） 会員絶賛募集中（Connpass） StrictDev サイト → 絶賛公開中
12. StrictDev というサイトでは・・
13. 「養殖バッドコード」 を公開中！ 週２回、問題のあるコードを100件、Claude Sonnet 4.5に生成させ、陳列してい ます。 具体的な問題点ーー単純な型変換エラーから、テーブル設計上のバッドパターンに 至るまでーーをプロンプトで指示し、「確実に質の悪いコード」を生成させてます。 必ずコンパイル確認された状態 で陳列。 つまりハルシネーションによる 失敗作は自動的に除外。 Claudeが「具体的にこ こが問題だよ」と解説し ているコメント付き！
14. 「養殖バッドコード のBRICKによる分析も実施」 → その問題点の発見・修正をSonnet 4.5と BRICKの両方に実施させる。そ して、どちらが正確か？を競うという実験をやっています。 LLMによるコー ドの問題点解析 BRICKによる コードの問題点 解析
15. 実験の結果、 LLMよりも静的解析器のほうが ①精度が高い （決定論的であるため） ②コストがかからない ということが統計的に立証されつつあります。 その実験が週２回で自動実行され、そのたびに異なる コードのネタが生成・陳列されていっています。
16. この比較実験はSQLだけではなくアプリコード にも広げていってます。 まずは、C#から構文解析器を開発中。 近い将来にJava, Ruby , PHP などもやりたい。 （というか、バッドコードの陳列だけならすぐにできるし、 すぐにやりたい・・）
17. 補足・その他 （BRICKのアルゴリズムについて）
18. ・細かく分け入った技術的な説明 ・DDL/ DMLの即時的な構文木解析を行うアルゴリズムである。 ・カラムリネージが全て解析しきれている（DBオブジェクトを跨いだ フィールドの参照関係が全て把握できている状態。JOINやサブクエリを何重に行っても、 追跡しきる。） ・INSERT や UPDATE文を実行する際の実行時エラーを解析で予測 （サイズ超過、NULL制約、型の不一致 ） → ストアドやバッチ処理の多いSier系に 確実な潜在ニーズあり。 ・ INSERT ／ UPDATE文のテーブルアクセス順を解析 → デッドロックの発生要因となる テーブルアクセス箇所を言い当てる。そして修正提案。 ・アンチパターンを解析で検知し、その解決となる実装方針を複数提案 例：Ambiguous Group → 様々なスメルをパターン分けして、最適な修正の 選択肢を提示するなど。 ・エディタ上で書きながら問題点を即時フィードバック （GUIツールの良さ ※Windows限定） ・DBMSが出してくるエラーメッセージよりも豊富なエラー箇所の特定 ・リファクタリング支援： 例えば、とあるテーブルの列の削除や属性変更が全体にどう影響する か、瞬時にシミュレーションできる。 DBリファクタリングを行う開発者のデグレードの不安を解消。
19. これらのアルゴリズム開発や実験へ参加したい方！ ただ雑談して語りたい方！ いつでもDMで連絡ください。 https://x.com/kanesoko