僕も、PHPフレームワーク作ってみた

by kubotak

Embed

Start on current slide

Slide 1

Slide 1 text

Slide 2

Slide 2 text

Slide 3

Slide 3 text

Slide 4

Slide 4 text

Slide 5

Slide 5 text

Slide 6

Slide 6 text

Slide 7

Slide 7 text

Slide 8

Slide 8 text

Slide 9

Slide 9 text

Slide 10

Slide 10 text

Slide 11

Slide 11 text

Slide 12

Slide 12 text

Slide 13

Slide 13 text

Slide 14

Slide 14 text

Slide 15

Slide 15 text

Slide 16

Slide 16 text

Slide 17

Slide 17 text

Slide 18

Slide 18 text

Slide 19

Slide 19 text

2つ⽬の特徴「Journal」 JournalはOperationのライフサイクルで発⽣したイベントを記録するログ operation.received Operationを受付した operation.accepted Deferred実⾏をDurableに引き受けた attempt.started Attemptを開始した attempt.succeeded Handlerが成功結果を返した attempt.failed Attemptが失敗した attempt.retry_scheduled Supervision Policyが次のRetryを予定した operation.completed Operationの最終処理を完了した operation.rejected Validation、Authorization、Business Ruleなどで拒否した operation.failed Retryせず最終失敗にした operation.dead_lettered Deferred Operationを隔離した Copyright© M&Aクラウド

Slide 20

Slide 20 text

JournalはJSON形式 Operationの実⾏イベント時にこのJSONが記録される。idは UUIDv7で発行され、OperationがDefferd実行や別Operationを発行した場合 causationIdとして親のOperationIDが設定されるので時系列をつなげて追うことが可能になる。システムが何時、何を実行したかをフレームワークが勝手に記録してくれるのであとから監査ログの仕組みを作る必要がない Copyright© M&Aクラウド

Slide 21

Slide 21 text

Slide 22

Slide 22 text

Slide 23

Slide 23 text

Slide 24

Slide 24 text

Slide 25

Slide 25 text

Slide 26

Slide 26 text

お好きなJavascript系フロントエンドが使えます php blackops frontend:generateで純粋なTypeScriptのコードを提供するので、フロントエンドは Next.jsでもNuxtJSでもSvelteKitでもなんでもOK OperationValueの型定義からTypeScriptコードを⽣成するのでプロパティの型も定義されている Copyright© M&Aクラウド

Slide 27

Slide 27 text

Slide 28

Slide 28 text

Slide 29

Slide 29 text

Slide 30

Slide 30 text

Slide 31

Slide 31 text

従来の開発とAI-DLCの違い特徴従来のAI支援（AI-Assisted） AI-DLC（AI-Driven）主導権人間（エンジニア） AI（エージェント）人間の役割要件定義、設計、コーディングビジネス意図（ Intent）の伝達、承認（レビュー） AIの役割コード補完、特定タスクの自動化タスクの分解、アーキテクチャ提案、一気通貫の実装開発の単位スクラムであれば、数週間単位の「スプリント」数時間〜数日単位の「ボルト（Bolt）」 Copyright© M&Aクラウド

Slide 32

Slide 32 text

AI-DLCの3つのフェーズ 1. Inception（構想・開始）人間が「こういうビジネス機能を作りたい」のような意図（Intent）をAIに伝えます。AIはそれを具体的なタスクやユーザーストーリーに分解し、曖昧な点があれば人間に質問（Clarification）を投げます。ここで合意形成を行い、作業単位を定義します。 2. Construction（構築） AIがアーキテクチャ設計、ドメインモデリング（DDDなど）、実装、テストコードの生成までを高速で行います。このフェーズは「ボルト（Bolt）」と呼ばれる極めて短いサイクル（数時間単位など）で反復されます。人間はAIが提示した設計やコード（ADR：アーキテクチャ決定記録など）をレビューし、「承認ゲート（Approval Gate）」として機能します。 3. Operations（運用）デプロイ後の継続的改善フェーズです。AIがシステムのモニタリングや障害予測を行い、具体的な改善案やインフラ設定（IaC）の修正を提案します。人間はそれを承認して次のサイクルへ繋げます。 Copyright© M&Aクラウド

Slide 33

Slide 33 text

会社ではAI-DLCを実践しているが‧‧‧ 実践しているからこそ、この開発方法は個人開発としてはヘビー（ビジネス要件とかないし・・・）また、ブラウンフィールド（既存実装がある）場合だとAIの出してくる提案やコードを理解しやすいが、グリーンフィールド（ゼロベース開発）は爆発的にコードが増えてもはやレビューできないレベルになる・・・ ※個人の感想なので、AI-DLCの考え方をベースに個人用に独自のワークフローを組み立て Copyright© M&Aクラウド

Slide 34

Slide 34 text

つくりかた AI-DLCのフローを参考に独⾃のワークフローを構築 1. 2. 3. 4. 仕様アイデアをAIと壁打ち確定した仕様はspec/*.mdに残す STATE.mdとTODO.mdでAIに現在の進捗と今後のやることを管理させるオーケストレーションを構築し、指⽰役AIと実⾏AIを分けるこのフローを繰り返すことで機能を拡充していく ※ビジネス課題とか皆無なのでAI-DLCではなく独⾃フローを構築 Copyright© M&Aクラウド

Slide 35

Slide 35 text

AIとの壁打ちフォーマット 1. AIがdecisions/に連番付きの設計対話ファイルを作成する 2. AIが論点、背景、選択肢、推奨案を記述する 3. ユーザーが各 [ANSWER]ブロックへ回答を記⼊する 4. AIが回答を読み、⽭盾、影響範囲、追加論点を提⽰する 5. 追加質問があれば、同じファイルへ質問と[ANSWER]ブロックを追記する 6. 合意後、AIが[DECISION]と[CONSEQUENCES]を記録する 7. AIが spec/ の該当仕様、README、TODOを決定内容に合わせて更新する Copyright© M&Aクラウド

Slide 36

Slide 36 text

Slide 37

Slide 37 text

Slide 38

Slide 38 text

Slide 39

Slide 39 text

Slide 40

Slide 40 text

Slide 41

Slide 41 text

Slide 42

Slide 42 text

Slide 43

Slide 43 text

Slide 44

Slide 44 text

Slide 45

Slide 45 text

おまけ：オーケストレーションの変遷世代指示役AI 作業AI やめた理由初代 GPT5.5-High GLM5.2 OpenCode Goの枠が瞬殺した二代目 GPT5.5-High GPT5.4-mini 祝GPT5.6リリースで移行三代目 GPT5.6 Sol-High GPT5.6 Luna-High 200ドルプランで余裕が出たので移行現在（四代目） GPT5.6 Sol-Max GPT5.6 Luna-Max ※会社ではClaudeCodeを使ってるので個⼈ではあえてCodexを扱っている。OpenCodeのサブスクは流⽯に⾜りなすぎるよ‧‧‧ Copyright© M&Aクラウド

Slide 46

Slide 46 text

失敗したこと ● AI-DLCの簡易版を独自に設計したけど、OpenSpec等のSDD（Spec Driven Development）で良かったんじゃないか？ ● 雑に作りすぎてMVPとしていたゴールでメジャーバージョンを発行してしまった。（サンプルアプリの時点） ● このフレームワークで天下を取るぞ！という意気込みは特に無く、「そこにAIがあり、私はPHPerだから」というゆるい理由で始めてしまったので世の中のエネルギーリソースに懺悔の気持ちが芽生える Copyright© M&Aクラウド