Kawa Code ブログへようこそ

ようこそ。ここは、エンジニアリングチームのための AI Decision Manager「Kawa Code」を 開発するなかで得た学びを共有する場所です。

なぜこれが必要なのか

AIコーディングエージェントはコードを書くことに非常に長けていますが、扱えるコンテキストはごく わずかです。目の前のファイルと、プロンプトに収まる範囲の情報だけです。コードベースの背後にある 理由 — なぜそのトレードオフを選んだのか、どのアプローチを断念したのか、あるモジュールが守る べき制約は何か — は、人々の頭の中や、クローズされたプルリクエスト、エージェントが決して読むこと のないチャット履歴の中に眠っています。

私たちはこの欠けている層を Decision Genomics と呼んでいます。開発者の意図と 意思決定を耐久性のある形で整理して記録し、関連するコードに取り組むまさにその瞬間に、 AIエージェントへ提示するものです。

	Kawa Code なし	Kawa Code あり
コードの背後にある理由	クローズされたPRやチャットに埋もれる	耐久性のある意思決定として記録
エージェントのコンテキスト	プロンプトに収まる範囲	関連する意思決定を提示
作業の衝突	マージ時に発覚	編集中に提示

4つの柱

Kawa Code はシンプルなループで構成されています。

1. Capture（捕捉） — 作業しながら変更の背後にある意図を記録します。
2. Curate（整理） — それらの意図を、ノイズを取り除いた再利用可能な意思決定へと蒸留します。
3. Surface（提示） — 必要なときに、関連する部分だけをコーディングエージェントへ届けます。
4. Align（整合） — チームメンバーの進行中の作業を、マージ前の段階から一貫した状態に保ちます。

このブログでお届けすること

AIを活用したエンジニアリングのワークフロー、プロダクト開発の記録、そしてコーディングエージェント のためのコンテキストについての考察などをお届けします。このブログは 英語 と 日本語 で 公開しています。各ページ上部の言語スイッチャーをご利用ください。

お読みいただきありがとうございます。