$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Devin(Deep) Wiki/Searchの活用で変わる開発の世界観/devin-wik...
Search
tomoki10
June 17, 2025
Technology
1
3k
Devin(Deep) Wiki/Searchの活用で変わる開発の世界観/devin-wiki-search-impact
AI駆動開発勉強会 【Devin Meetup Japan #2】で登壇した内容です。
https://aid.connpass.com/event/356655/
tomoki10
June 17, 2025
Tweet
Share
More Decks by tomoki10
See All by tomoki10
Kiro Autonomous AgentとKiro Powers の紹介 / kiro-autonomous-agent-and-powers
tomoki10
0
310
CDK Vibe Coding Fes
tomoki10
1
910
cdk initで生成されるあのファイル達は何なのか/cdk-init-generated-files
tomoki10
1
1.2k
AI駆動で進化する開発プロセス ~クラスメソッドでの実践と成功事例~ / aidd-in-classmethod
tomoki10
2
4.1k
DevinはクラウドエンジニアAIになれるのか!? 実践的なガードレール設計/devin-can-become-a-cloud-engineer-ai-practical-guardrail-design
tomoki10
3
3.6k
AWS CDKの歴史と未来について語る会〜日本発のグローバルコントリビューション〜/jaws-days-2025-cdk-panel-discussion
tomoki10
0
190
いまから始めるAWS CDK 〜モダンなインフラ構築入門〜/iac-night-cdk-introduction
tomoki10
9
3k
DevinでAI AWSエンジニア製造計画 序章 〜CDKを添えて〜/devin-load-to-aws-engineer
tomoki10
0
870
CDKのコードレビューを楽にするパッケージcdk-mentorを作ってみた/cdk-mentor
tomoki10
0
580
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI時代の開発フローとともに気を付けたいこと
kkamegawa
0
2.1k
エンジニアリングマネージャー はじめての目標設定と評価
halkt
0
250
21st ACRi Webinar - Univ of Tokyo Presentation Slide (Shinya Takamaeda)
nao_sumikawa
0
120
Ruby で作る大規模イベントネットワーク構築・運用支援システム TTDB
taketo1113
1
200
チーリンについて
hirotomotaguchi
2
230
AWS CLIの新しい認証情報設定方法aws loginコマンドの実態
wkm2
3
400
5分で知るMicrosoft Ignite
taiponrock
PRO
0
210
因果AIへの招待
sshimizu2006
0
930
EM歴1年10ヶ月のぼくがぶち当たった苦悩とこれからへ向けて
maaaato
0
270
技術以外の世界に『越境』しエンジニアとして進化を遂げる 〜Kotlinへの愛とDevHRとしての挑戦を添えて〜
subroh0508
1
380
Overture Maps Foundationの3年を振り返る
moritoru
0
160
学習データって増やせばいいんですか?
ftakahashi
1
210
Featured
See All Featured
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
3.8k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
15k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.5k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
1.8k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
76
5.2k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
280
24k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.3k
Fireside Chat
paigeccino
41
3.7k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
55
12k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
14k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.5k
Transcript
2025/06/17 佐藤智樹 Devin Wiki/Searchの活⽤で変わる 開発の世界観 〜⽣成AI時代の新しいコード理解⼿法〜
以前の発表 2 「developersio 佐藤智樹」で検索 https://dev.classmethod.jp/author/sato-tomoki/
⾃⼰紹介 3 • 部署 ◦ 製造ビジネステクノロジー部 • 名前 ◦ 佐藤智樹
• 役割 ◦ チームマネージャー @tmk2154 @tomoki10 @tomoki10 • 2025年 ◦ AI駆動開発など⽣成AIを活⽤した⽣産性向上を ⽬的として活動。Devinブログ10本執筆 ◦ 最近AWS CDKの本を書きました ◦ AWS CDK Conference 2025 7/12(⼟)参加者募集中
• Devin(Deep) Wiki/Searchとは何か • 実際に試してみる • 開発体験の変化 • 代替できそうなサービスでもやってみる •
宣伝 ⽬次 4
想定する視聴者 • Devin(Deep) Wiki/Searchを使ったことが無い⽅/そこまで使っていない⽅ ◦ 何ができるか、どんな活⽤⽅法があるか知る 持ち帰ってほしいもの • とりあえずDeep Wiki/Searchは使ってみよう
話さないこと • Devinの⾃律型ソフトウェアエンジニアAI的な機能 登壇内容について 5
Devin Wiki(公開ソースにはDeep Wikiが利⽤可能) • コードをインデックス化してWikiを⾃動⽣成 ◦ リポジトリの構造とコードを理解し、コードを⾃然⾔語で説明、シーケン ス図や状態遷移図など理解の役に⽴つ図を⽣成 Devin(Deep)Wiki 6
Devin Search(公開ソースにはDeep Searchが利⽤可能) • コードをインデックス化して、検索と結果⽣成が可能 ◦ 質問に関連する箇所のコードを引⽤付きで紹介し解説 ◦ DeepResearch も可能
◦ どうやって実装すべきか相談もできる!! Devin(Deep)Search 7
従来のOSSや⼤規模ソースの読み⽅(私の場合) • README.mdを最初に読む ◦ プロジェクトの概要、⽬的、主要機能を把握 ◦ インストール⽅法と基本的な使⽤例を確認 • 公式ドキュメントやWikiがあれば読む •
ディレクトリ構造を把握 • コードの理解 ◦ エントリーポイントを特定(ひたすらgrep)★ ◦ データフローや処理の流れを追跡 ◦ 設計パターンやアーキテクチャを理解 • やりたい作業を実⾏(実装、Issue起票やコントリビュート) 従来のソースの読み⽅ 8
従来のOSSや⼤規模ソースの読み⽅(私の場合) • README.mdを最初に読む ◦ プロジェクトの概要、⽬的、主要機能を把握 ◦ インストール⽅法と基本的な使⽤例を確認 • 公式ドキュメントやWikiがあれば読む •
ディレクトリ構造を把握 • コードの理解 ◦ エントリーポイントを特定(ひたすらgrep)★ ◦ データフローや処理の流れを追跡 ◦ 設計パターンやアーキテクチャを理解 • 分からなくてふて寝、回復したら上に戻る • やりたい作業を実⾏(実装、Issue起票やコントリビュート) 従来のソースの読み⽅ 9
Devin(Deep) Wiki/Searchがある場合のソースの読み⽅ • 公式ドキュメントやREADME.mdを読む • やりたいことをベースにWikiを確認、Searchに質問 • コードの理解 ◦ 質問で得られた引⽤結果からソースを確認
◦ ソースから回答結果を裏取り ◦ 結果のソースをベースに関連部分の構造を理解 • やりたい作業を実⾏(実装、Issue起票やコントリビュート) これからのソースの読み⽅ 10
Devin(Deep) Wiki/Searchがある場合のソースの読み⽅ • 公式ドキュメントやREADME.mdを読む • やりたいことをベースにWikiを確認、Searchに質問 • コードの理解 ◦ 質問で得られた引⽤結果からソースを確認
◦ ソースから回答結果を裏取り ◦ 結果のソースをベースに関連部分の構造を理解 • やりたい作業を実⾏(実装、Issue起票やコントリビュート) → 従来なら0点になるところが、最悪30点ぐらいまではすぐ持っていける(体感) これからのソースの読み⽅ 11
例:PR-Agentについて質問(公式ドキュメント) 実際に試してみる 12
例:PR-Agentについて質問(動かしたいもののイメージ) 実際に試してみる 13
例:PR-Agentについて質問(Deep Searchに質問) 実際に試してみる 14
例:PR-Agentについて質問(Deep Searchに質問) 実際に試してみる 15
ルールの調整をどこで⾏うのか聞いてみる 実際に試してみる 16
ルールの調整をどこで⾏うのか聞いてみる 実際に試してみる 17
実装の相談も可能(Lambdaのコンテナイメージをよりセキュアにしたい) 7割ぐらいは妥当な指摘、3割は微妙な指摘 実際に試してみる 18
PR-Agent⾃体の検証の結果は以下のブログ参照 19 https://zenn.dev/tmk2154/articles/5fb5a7ebfaef94
従来の開発像(経験則から) 20 設計 ドキュメント コード PJ管理 ツール データソース ビジネス 開発者
QA 調査/追加 ビジネス側が仕様に関して確認したかったり新機能を作りたい場合、開発者がドキュメント やソースを確認して、仕様や改修の影響範囲を確認。以下のような課題がある → ⼤規模PJでは⻑年いるエキスパートだけが正しい結果を判断できる → ビジネス側は知りたい情報を⼊⼿するのに⼈を介するので、情報収集までにラグがある 調査/QA 確認 確認 確認
1つのソースに設計や実装のドキュメントが集約され、機能の追加開発、バグの修正、仕様調 査などすべてのプロジェクトに関する動作が変わってくる 今後:エージェントが集約した情報からユーザが情報を収集。必要に応じて⽣成し追加 開発の将来像 21 設計 ドキュメント コード PJ管理 ツール
Devin Wiki/Search データソース 検索/⽣成エージェント ビジネス 開発者 QA ユーザ 情報の裏取り∕情報を⽣成して追加 集約 参照
Gemini 2.5 Pro(Preview)でもSearchやってみた 22 GeminiにもGitHubソースを設定してDeep Searchのように質問してみた https://support.google.com/gemini/answer/16176929?hl=ja
観点は同じ感じだが、引⽤がないのでどこのコードを参考に回答したか分かりにくい Gemini 2.5 Pro(Preview)でもSearchやってみた 23 GeminiにもGitHubソースを設定してDeep Searchのように質問してみた Geminiの結果 Deep Search
の結果
宣伝
AI駆動開発⽀援サービスをリリースしています! 25
現在検討中のためお客様の課題に合わせてカスタマイズして提供します AI駆動開発実践プログラム(ワークショップ) 26 Cline✕Bedrock ワークショップ 素早くプロトタイプが作 れるAIコーディングエー ジェントであるClineと Bedrockをかけ合わせて Vibe
Codingを体感する ワークショップ プロンプトキャッシュを 使ったコスト最適化やコ スト分析⼿法、リージョ ン制限下での対応も紹介 Cursor ワークショップ VS Codeをフォークした AIコーディングエディタ であるCursorを使いこな すワークショップ 独⾃のルール作成やMCP 連携を通してAIコーディ ングエージェントとのう まく付き合う働き⽅を学 びます Devin活⽤ ワークショプ AI駆動開発 実践研修 AIコーディングエージェ ントを使って、顧客との プリセールでその場でプ ロトタイプを構築した り、レビュー、運⽤業務 をどのように改善できる のかを体験します Cline Bedrock Cursor Devin Devin⾃体や Wiki/Search機能を活⽤ し、開発業務や運⽤業務 を効率化するワーク ショップ 適切なタスクの扱い⽅や Devinに対して如何に ノウハウを集約するか Knowledge/Playbookの 活⽤を伝授
• 開発スタイルの変⾰ ◦ Readmeや公式ドキュメントを読むは変わらず ◦ 深く読み込む前にDevin(Deep) Wiki/Searchでまず質問 • 1つの作業を例に使い⽅を紹介 ◦
15分悩んだら⼈に聞くから、10秒悩んだらAIへ聞くに変わっている ◦ ソースコードについて聞くだけでなく、ソースコードをベースに実装の壁打ち ◦ エンジニアだけでなく、他職種でも⾃然⾔語で相談できる世界に • まずはDeep Wiki/Searchを使ってみよう! まとめ 27