【要約】Copilotが生成した日本語トランスコンパイラ言語 Re:Mindの原型をGitHub CopilotのPlanエージェントで再計画（ステップ１） [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
開発者が日本語言語「Re:Mind」の実装中、生成AIのコンテキスト保持能力の限界に直面した。従来のチャット形式では、大規模な仕様やローカルのソースコードを十分に保持できず、開発の継続性が損なわれる問題があった。具体的には以下の課題がある。
- ・Microsoft Copilot（無料版）のスコープ制約による詳細情報の保持困難。
- ・既存の簡易的な実装から、完全なコンパイラ基盤へ拡張する際の設計の複雑性。
- ・AIへの指示とプロジェクト構造の整合性を確保する難しさ。
// Approach
GitHub CopilotのPlanエージェントを活用し、プロジェクトの文脈をAIに定着させる手法を採用した。具体的には、AGENTS.mdを用いてエージェントへの指示を構造化し、仕様書と既存コードを統合的に読み込ませるアプローチを取った。
- ・AGENTS.mdをルートに配置し、PlanAgentに仕様書（remind_specification.md）の参照を強制。
- ・PlanAgentに対し、Lexer、Parser、AST、IR、CodeGenを含むコンパイラ全工程の計画策定を指示。
- ・既存のAst.csや各CodeGeneratorを前提とした、段階的な実装ロードマップ（plan.md）の生成。
// Result
PlanAgentは、仕様に基づいた極めて構造的なコンパイラ設計計画（plan.md）を生成した。これにより、開発者は実装すべきフェーズと依存関係を明確に把握できるようになった。成果は以下の通りである。
- ・Lexerから実行フロー統合に至る、9つのフェーズに分かれた詳細なロードマップの獲得。
- ・MVP（最小実行可能製品）の定義による、開発スコープの明確化。
- ・既存コードの改善点と、ターゲット言語（C#, Java, VB.NET）への展開手順の具体化。
Senior Engineer Insight
> AIエージェントを設計パートナーとして扱う手法は、大規模開発の初期フェーズで極めて有効である。特にAGENTS.mdによるコンテキスト制御は、開発体験を劇的に向上させる。ただし、計画の妥当性判断や、AIのコンテキスト制限に伴う手動の再認識作業には、依然として熟練したエンジニアの介在が必要である。