未知から理解へ：GitHub Copilotでコードベースをナビゲートする

エンジニアは頻繁にチーム、プロジェクトを異動し、自身が書かなかった複雑なコードベースを扱うことがあります。コードの相互関連性を理解することは、特にプレッシャー下では時間がかかり、困難な場合があります。著者は、実行パスを追跡し、効率的に洞察を得るために、AIを調査パートナーとして再定義しました。当初、GitHub CopilotのPlanエージェントを使用してコードを調査し、調査結果を文書化しました。調査結果は手動で移動していたため、Atlassian MCPを導入してConfluenceまたはJiraに直接情報をアップロードできるようにしました。このプロセスは、最高の機能を統合したカスタムエージェント「Super-Investigator」によって改善されました。Super-Investigatorはコードベースを探索し、調査結果を文書化し、関連情報を図示し、Confluenceページを作成します。その後、調査結果を要約し、関連するJiraチケットにConfluenceページへのリンクを作成します。このカスタムエージェントは、より多くの関連データを保存するため、元のプロセスよりも効率的で正確です。このツールの開発には2週間かかり、より迅速で詳細な調査が可能になり、使用するにつれてさらに改善されるでしょう。著者は、その将来の機能に期待しており、チームと共有することを楽しみにしています。