Golangci-lint と AI をメンターとして活用する Go の深掘りアプローチ / Deep Diving into Go Using Golangci-lint and AI as Mentors

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1. Golangci-lint と AI を メンターとして活⽤する Go の深掘りアプローチ 原 佑⾺ / @__uMa1133
2. SPEAKER プロダクト開発本部 サーバーサイドエンジニア 原 佑⾺（uMa） • 2022 年 4 ⽉〜 前職 ◦ バックエンド開発（JavaScript/TypeScript, Perl など） ◦ その他、フロントエンドやインフラ領域なども担当 ◦ 合計 3 回のチーム異動を経験 • 2025 年 4 ⽉〜 株式会社ヤプリ ◦ 主に Go 製のバックエンドアプリケーションを担当
3. INDEX ⽬次 1. Go との出会い 2. Go について学ぶ with Golangci-lint 3. Golangci-lint と学んでみて 4. AI を活⽤した更なる深掘りアプローチ 5. Claude Code Plugin を活⽤した具体⼿法と実践例 6. まとめと展望
4. 1. Go との出会い
5. きっかけ ヤプリ⼊社前のこと、とあるチームでバックエンド開発⾔語を選定することに。 → 以下の理由から Go が第⼀候補に決定！ • 学習コストの低さ • ⾼いパフォーマンス • 充実したエコシステム 1. Go との出会い
6. キャッチアップにおける課題点 早速 PoC 実装を開始することになったが... • チーム内や周囲に Go の実務経験者はゼロ • ⾃⾝も Go を使うのは初めて • PoC 実装の期限はかなりタイト（半年未満） ◦ 但し、今後の開発運⽤に耐えうることを⽰すために、⾼い品質のアウトプットが求められる → 爆速でキャッチアップをしなければ...！ 1. Go との出会い
7. 2. Go について学ぶ （with Golangci-lint）
8. どのようにキャッチアップしたか？ 公式のチュートリアルやドキュメントが充実しているので、まずはそこから • A Tour of Go（https://go.dev/tour/） ◦ Play Ground 付きで Go の基礎が学べる（嬉しい） • Effective Go（https://go.dev/doc/effective_go） ◦ Go の特性を踏まえて効果的なコードを書くための⽅法が紹介されている（嬉しい） ＋ 個⼈開発でも Go を使ってみることに！ 2. Go について学ぶ with Golangci-lint
9. Golangci-lint について "Golangci-lint is a fast linters runner for Go" • 100 種類以上の Linter をインストール無しで利⽤可能 • コードフォーマットやパフォーマンス、セキュリティなど Linter の⽬的は様々 • Issue 経由の Linter 追加依頼受付 / 古いルールの Deprecated 管理 → 需要や品質が担保された信頼できる Linter が豊富 2. Go について学ぶ with Golangci-lint
10. 初学者にとっては初期設定が⼤変 • 膨⼤な数の Linter からどれを有効化するべきなのか？ ◦ まだ Linter の概要⽂を読んでもピンとこないことも • 有効化したとしてその設定はどのようにするべきか？ ◦ 各 Linter で設定できる内容もまちまちなので、すべて把握してから始めるのは⾮現実的 • 巨⼤なプロジェクトの設定ファイルを参考にする？ ◦ アーキテクチャや思想はプロジェクトごとに異なるので、良く理解せずにそのまま流⽤する のは不適切に思える 2. Go について学ぶ with Golangci-lint
11. ⼀旦全て有効化してしまおう！ ※ v1 では enable-all: true
 ※ 各種 Linter のルールはデフォルト設定のままなので注意 2. Go について学ぶ with Golangci-lint
12. Golangci-lint をメンターとして活⽤する エラーが出るたびに以下を繰り返す: 1. Linter のドキュメントを確認 2. ルールの意図を理解 3. ⾃分のプロダクトに適⽤するか判断 4. 必要に応じて設定を調整 → 成熟した Go エンジニアがアドバイスをくれているようなもの = 助⾔者（メンター） 2. Go について学ぶ with Golangci-lint
13. 3. Golangci-lint と学んで みて
14. 学びの例１ 少し古めの記事や知識、 Copilot による補完を基に下記のようなコードを書いて いたところ、すでに不要になっている処理を書いていることを教えてくれた: 3. Golangci-lint と学んでみて
15. 学びの例 2 依存性逆転のためにインターフェースを返す関数を書いていたところ、 Accept Interface, Return Concrete Types という考え⽅を教えてくれた: → ハードルールでもなく、今回のケースでは返り値の拡張性を必要としていな かったので無効化 ※ ついでに Go Wiki: Go Code Review Comments というページの存在も知った 3. Golangci-lint と学んでみて
16. 他にも多くの気づきや学びがあった • Staticcheck（SA4023） ◦ インターフェース型を返す関数で、具象型の nil ポインタを返すと == nil は false になる • Staticcheck（SA9004） ◦ const 宣⾔で最初だけ型を指定しても、iota 使⽤時を除き、それ以降には型が引き継がれな い • revive（string-of-int） ◦ 整数を string(i) で変換すると、⽂字コード（rune）として解釈される などなど 3. Golangci-lint と学んでみて
17. 感想 • 実装するものによって学べるものとそうでないものがある ◦ ある程度慣れてきたらコードリーディングをしたり、しっかりとルール選定していくのが良さ そう ◦ ただ、⾛り出しとしては有効な⼿段だったようにも思う • 個⼈開発レベルであれば全ルール有効化は選択肢として有りなのでは ◦ 多様な⽬的の Linter を第三者が選定して導⼊してくれるようなもの ◦ 更新して落ちるようになったらそれは学びのチャンス • 今だと AI を活⽤すればより⾼い効果が得られるかも ◦ Golangci-lint に基づいたレビューや議論など 3. Golangci-lint と学んでみて
18. 4. AI を活⽤した更なる深 掘りアプローチ
19. ヤプリでの AI 活⽤ ヤプリでは、AI 委員会を中⼼として多くの AI サービスを活⽤しています！ 例: • Gemini • NotebookLM • Devin • GitHub Copilot • Claude Code など 詳しくは技術ブログをご覧ください：https://tech.yappli.io/archive/category/AI 4. AI を活⽤した更なる深掘りアプローチ
20. Golangci-lint をメンターとした際の課題点 • 学習内容の偏り ◦ 実装するものへの依存度が⾼い ◦ そもそもルールに存在しない内容は学べない • 初学者に対するハードルの⾼さ ◦ ルールの取捨選択はある程度経験がないと難しい 4. AI を活⽤した更なる深掘りアプローチ
21. 各課題に対する AI 活⽤アプローチ • 学習内容の偏り → AI による題材の選定 ◦ 学びたい内容から題材を⽣成してもらうことで、確実に成果を得る • 初学者に対するハードルの⾼さ → AI によるメンターの代替 ◦ Lint エラーの説明やプロジェクトへ適⽤するかどうかの判断をサポートしてもらう ◦ 上記以外にも、コードレビューや質問‧相談対応をしてもらう 4. AI を活⽤した更なる深掘りアプローチ
22. 5. Claude Code Plugin を 活⽤した具体⼿法と実践例
23. Claude Code Plugin について カスタムコマンド、エージェント、フック、スキル、MCP サーバーを通じて Claude Code を拡張するプラグインシステム。 出典: https://code.claude.com/docs/ja/plugins → プラグインをインストールするだけで誰でも同じ体験が可能に 5. Claude Code Plugin を活⽤した具体⼿法と実践例
24. 今回作成したプラグイン https://github.com/uma-31/claude-code-plugins/tree/main/plugins/go-learni ng-plugin 導⼊⽅法： 5. Claude Code Plugin を活⽤した具体⼿法と実践例
25. 学習の流れ 1. 学びたいことを指定して題材を⽣成 a. 複数提案して選択する形式 2. 選択した題材に基づいた実装準備 a. 完成させるためのプランニングを実施 b. Golangci-lint の設定も⽣成 3. 実装中のコードレビューや質問対応 a. レビュー時に Golangci-lint の⾃動実⾏なども実施 5. Claude Code Plugin を活⽤した具体⼿法と実践例
26. 実践例: 題材⽣成 5. Claude Code Plugin を活⽤した具体⼿法と実践例
27. 実践例: 実装準備 5. Claude Code Plugin を活⽤した具体⼿法と実践例
28. 実践例: 実装 5. Claude Code Plugin を活⽤した具体⼿法と実践例
29. 実践例: コードレビュー 5. Claude Code Plugin を活⽤した具体⼿法と実践例
30. 実践例: コードレビュー 5. Claude Code Plugin を活⽤した具体⼿法と実践例
31. 実践結果 • 👍 ◦ 題材⽣成の段階でも未知の知識に触れられた ▪ 未知のライブラリやツール、実装パターンなど ◦ レビュワーは、与えたソースやウェブ検索を駆使して満遍なく情報を提供してくれる印象 ▪ たまに嘘のリファレンスを提⽰するのが難点 • 👎 ◦ 外部の情報取得やサブエージェントとの連携が遅く、テンポ良くは進められない → まだまだ改善の余地はあるが、単に個⼈開発を進めるよりかは得られるものが多かった 5. Claude Code Plugin を活⽤した具体⼿法と実践例
32. 6. まとめと展望
33. まとめ • Golangci-lint を学習メンターとして活⽤した ◦ 全ルール有効化で受動的に多様な知⾒を獲得できた ◦ ルールの意図理解を通じて Go ⾔語の深い理解へつながった • 更に AI で学習体験を拡張するアプローチを試した ◦ Claude Code Plugin で題材⽣成からレビューまで⼀貫した学習フローを提供できた ◦ 個⼈開発以上の学習密度を実現できた 6. まとめと展望
34. 展望 • オンボーディング⽬的での活⽤ ◦ Go ⾔語は特にやり易かったが、他の⾔語にも応⽤できそう ▪ 実際、AngularJS では AI Tutor という似たようなコンセプトの仕組みが存在する • https://angular.dev/ai/ai-tutor ◦ ⾃由度を減らしてチームに特化させれば、意外とすぐ使えそう？ ▪ CLAUDE.md や AGENTS.md、各種ドキュメント、カスタム Linter などが光りそう • 各種機能の個別での活⽤ ◦ レビュワーは既に実務レベルであるように思われる ▪ 既に軽量版を個⼈的に利⽤中 ▪ コミット前のレビューや、⾃分がレビューする場合の補助として活⽤ ◦ 題材⽣成も、実践的に学びたい内容がある場合に活⽤できそう 開発したプラグインは、しばらく個⼈的に使っていこうと思います！ 6. まとめと展望
35. ご清聴ありがとうございました Thank you!