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AIエージェントにバグ修正を任せると、得意と不得意がはっきり分かれます。コードとテスト出力から原因を特定できるバグには強い一方、実行時の状態(レコードの実値、saveで実際に変わった属性、メモ化に残った古い値)に依存するバグでは切れ味が鈍ります。実行中のプロセスをその場で確かめる手段がないため、printの差し込みと再実行を重ね、最後は「動作確認をお願いします」と検証が人間に返ってきます。

本トークでは、debug gemをMCP(AIエージェントに外部ツールを接続する共通規格)経由でAIに開放します。AIは実行中のRailsアプリをブレークポイントで止め、その瞬間の内部状態を自分で確かめ、仮説を事実として確定させてから修正し、直ったことまで変数レベルで検証できるようになります。 実際にAIがrdbgに接続しバグを修正する様子をデモでお見せします。応用として、テスト失敗の瞬間のプロセスを保全しAIに調査させる構想にも触れます。

この解法を支えているのは、Railsが積み上げてきた資産です。ActiveSupport::Notificationsを使えば、アプリのコードに手を入れずにSQL発行やジョブ投入をAIに観測させられます。モデルのリフレクションを使えば、スキーマ、関連、バリデーション定義をAIがその場で確認できます。これらがAI時代になぜ効くのかを整理して紹介します。