生成AIの時代にクリーンアーキテクチャは古いかなと思った

ARANK

概要導入生成AIの進化に伴いシステム開発においても生成AIにとっても管理しやすいコードベースを作ることが重要になってきてるかなと思います。そこで重要な点は生成AIに一度に読み書きさせる文章量や概念の広さ(コンテキストウィンドウ)が広い程に品質が下がるので判断材料は多いほど良いのですが効率的に関連情報のみにフィルタリングして渡す情報を節約するのが重要なのでなはいかと(お値段的にも)。そこで今回お話ししたいのは、昨今流行っているクリーンアーキテクチャのレイヤー構造が生成AIのコンテキストウィンドウと相性が悪いのではないかと気付き新しいアーキテクチャのコンセプトを描きたくなったので記事を書きました。コード生成処理の流れ1.コード生成対象ディレクトリの特定(pwd)2. 関連パス（親ディレクトリ含む）を列挙3. module.yaml（と親のmodule.yaml）から設計情報を読み込む4. gen_code_rag.indexから関連クラス情報をベクトル検索しgen_code_class.dbから詳細コメントを取得5. Githubキャッシュ用のDBから最後のコメントの日時を取得し、Github APIから現在までの一覧を取得しキャッシュに登録6. Github用のDBから対象パスへのレビューを抽出し生成…