プロダクトでもバイブコーディングしようぜ！

プロダクトでもバイブコーディングしようぜ！ FutureOne株式会社草場友光 .NETラボ勉強会2025年12月なごあずの集い#7

自己紹介 • コミュニティ活動を通じて知識をアップデートしています。 • 2022/08-2026 Microsoft MVP (Developer Technologies)
• tomo_kusaba • ドラクエ大好きドラクエ10のプレイ時間→ 1キャラ目：2642時間 2キャラ目：914時間 3キャラ目：789時間 4キャラ目：190時間(配信用)

注意 • 個人の見解・解釈が多分に入っています。 • 見解の相違・事実誤認などありましたらご指摘ください。

今日の目的 • 昨今、PoCではバイブコーディングによって開発コストがずいぶん下がってきています。 • 本番開発でもAIによる開発をどんどん取り入れて開発効率をあげていこう！

さすがに、クラス設計は人間駆動で • クラス設計は人間がやったほうがいい。 • どんなデザインパターンを適用するか？それは後の保守性に影響するところですので人間が考えて適用したほうがよい。 • 大枠のクラス設計を実装 • Copilot-instractionsにそれを落とし込む。

お気に入りのツールでバイブコーディングしようぜ • VSCodeでのGitHub Copilotなど • Copilot-InstractionsやPromptファイルなどの環境整備はきちんとする。 • プロジェクト特有のルール •
言語特有のルール • LLMにまだ学習されてないと思われる言語の新しい文法 • 使用するフレームワーク • さまざまな作業手順 • Copilot-Instractions自体もクラス設計や設計ドキュメントをもとにしてGitHub CopilotなどのAIで作らせればよい。そのうえで、人間がレビューして足りないところを指摘して作らせるなり加筆訂正するなどして完成させる。

モデルごとのプロンプトの書き方 • Anthropicのモデルは指示していなくても自律的にいろんなことをする傾向が強い。思ってもないことをすることもあるので禁止することを多めのプロンプトを書くと成功率が高い • OpenAIのモデルは逆に指示してることしかしない傾向が強いので確実にやってほしいことを細かく書いたほうが成功する可能性が強い。
ただし、あまり分量が多くても時々忘れる可能性はあり（最近のモデルはかなり改善されてる）

おしまいおしまい

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