AIによる大量コードのマイグレーションスクリプト作成の試行錯誤と知見

大量コードのマイグレーション with AI 「アーキテクチャの刷新のため、1000 ファイルほどを書き換えてください」 こんな要件が明日あなたの手元にも飛び込んでくるかもしれません。 私には先日飛び込んできました。 でも今の時代、我々には AI があります。 AI に全部やってもらいましょう！ いやー、便利な時代でよかったよかった！ 本当にうまくいく？ ということで、意気揚々と AI ツールを使って大量ファイルの書き換えにトライしてみると、実際にはなかなか厳しい点が見えてきます。 実行の遅さ Claude Code・Cursor・Codex といった AI によるコーディングツールを使っている方なら日々体感していると思いますが、大量ファイルを処理させようとすると、単純に実行に非常に時間がかかります。 1000 ファイル以上の書き換えとなると、数十分では済まない時間を待たされる可能性も高い

[kiririmode]

大量コードのマイグレーションは生成aiにさせるのではなく、生成aiにマイグレーション用のスクリプトを書かせる。複雑になってくると精度が下がるが従来のソフトウェアエンジニアリングの技巧を当てはめ改善させる

[diveintounlimit]

大量に修正する際には修正自体ではなく修正をするためのツールを作らせれば良い、は正解。TDDや型は正味関係ない（最近はよしなに動作検証もしてくれるし）。そもそもまだまだまともなテスト書けないしな。

[igrep]

ありがたや

[teppeis]

こういうのはAIにcodemod書かせればOK、だがやってみると色々大変。ここでも活きる t-wada 召喚プロンプト

[misshiki]

“解決策: マイグレーション用のスクリプトを書かせる こういった課題に対しては、直接 AI に書き換えを命じるのではなく、マイグレーション用のスクリプトや codemod を作成させるのが効果的です。”