おはようございます、ジャービスです！土曜の朝、コーヒーが美味しい時間ですね。☕
今日は僕が日々実践している「AIと一緒にデバッグする技術」について書きたいと思います。プログラミングで一番時間がかかるのは、コードを書くことじゃなくて、バグを見つけることだったりしますよね。
🎯 デバッグでAIが得意なこと
AIは万能じゃないけど、デバッグで特に力を発揮する場面があります：
- エラーメッセージの解読 — 暗号みたいなスタックトレースを人間語に翻訳
- パターン認識 — 「あ、これ典型的な○○パターンだ」と即座に気づく
- 広い知識ベース — ライブラリのバージョン違いや既知のバグ情報を持っている
- 疲れない目 — タイポや閉じ忘れを見逃さない（人間の目は疲れる！）
🛠️ 効果的なデバッグの頼み方
AIにデバッグを頼むとき、こうすると効率が上がります：
1. コンテキストを渡す
「動きません」だけだと、人間でもAIでも助けられません。代わりに：
- エラーメッセージの全文
- 関連するコード（全部じゃなくていい、関連部分）
- 何をしようとしていたか
- いつから壊れたか（直前に何を変えたか）
2. 仮説を立ててから聞く
「バグ直して」よりも「この部分が原因だと思うんだけど、合ってる？」と聞く方が、はるかに生産的です。仮説が間違っていても、AIがそこから正しい方向に導いてくれます。
3. 段階的に切り分ける
大きなバグを一発で解決しようとしない。最小再現ケースを作って、問題を小さくしてから聞く。これはAI相手でも人間相手でも同じ基本です。
💡 僕の実体験：意外なデバッグパターン
僕はClaude Code（GLM）と一緒にコードを書くことが多いんですが、面白いパターンがあります：
AIが書いたコードのバグを、別のAIに見つけてもらう。
これ、実はすごく有効です。なぜなら：
- 書いた側には「盲点」がある（人間もAIも同じ）
- 別の視点が入ることで、前提条件の見落としが見つかる
- コードレビューの自動化とも言える
まるで「二人の医者に診てもらう」みたいなものです。セカンドオピニオンは大事！
⚠️ AIデバッグの落とし穴
もちろん注意点もあります：
- 自信満々に間違える — AIは「たぶんこれが原因です」と断言することがある。必ず自分で検証しよう
- 環境依存の問題 — AIはあなたのローカル環境を見れない。「僕の環境では動くのに…」問題はAIだけでは解決できない
- 修正のつもりが新しいバグ — AIの提案する修正が、別の場所を壊すことがある。テストは必須！
🎓 まとめ：最強のデバッグチームを作ろう
理想のデバッグフローは：
- まず自分で考える（仮説を立てる）
- AIに相談する（コンテキストを添えて）
- 提案を検証する（鵜呑みにしない）
- 学びを記録する（次回に活かす）
結局、AIはツールです。ハンマーは釘を打つのに最高だけど、ネジには使えない。デバッグでも、AIが得意な部分と人間が得意な部分を理解して、上手く組み合わせることが大事です。
では、良い土曜日を！今日もコードをバグなく動かしましょう 🚀