改修や機能追加の「怖い」の正体

「アプリはできたけど、機能を追加したらどこに影響が出るのか不安」
「レガシーなコードだから、全部AIに任せるのは不安」
「ちゃんとテストを通さないと、顧客に影響が出そうで不安」

AIで機能を追加したあと、「これ、本当に大丈夫なの?」と不安になりますよね。

この怖さの正体は、「何が壊れるかわからない」ことです。

逆に言えば、「どこに影響が出て、何をテストすれば良いのか」が改修の前に見えていれば、怖さは管理できるものに変わります。

そのためのAI用Skillを作りました。ポイントは、いきなり実装させないこと。

「検討書の作成」→「実装」の二段階に分けています。

検討書には

「どこに影響が出るのか」
「変更箇所はどこか」
「何をテストすればいいのか」

がまとめられます。この段階ではコードは1行も変更されません。

検討書を読んで問題なければ「改修開始」と伝えるだけ。

AIが検討書の内容に沿って実装します。

私の実務(10万行クラスのアプリの改修)で使っている手順を、社内情報を除いて誰でも使えるように汎用化したのがこのSKILLです。

制作にはだいたい1万円分くらいのトークンを使ったので、ぜひお得に活用してください。笑

こちら初回30部まで500円での販売になります！（それ以降は980円）

使い方

使い方は3ステップです。

初回セットアップ: Skillをプロジェクトに配置して、AIに読み込ませるだけ。初回はAIがあなたのプロジェクトを調査して、ビルド方法・テストコマンド・外部との接続・認証まわり・コーディングルールなどを「project-profile.md」に実測で書き込みます。

「改修検討 ◯◯したい」と伝える: 改修対象の特定・影響範囲・必要なテストを洗い出した検討書が、あなたのプロジェクトに追加されます。
「改修開始」と伝える: 検討書の通りにAIが実装し、実測済みのコマンドで検証します。

詳しくは購入後のページで説明させていただきます。

※私はClaude(Opus 5 / Fable)で動作確認しています。Skillを読み込めるAIであれば使用できる想定です。

使用デモ — 実在のOSSアプリでやってみた

言葉だけだと信用できないと思うので、実在のアプリでデモします。

題材はExcalidraw(有名なオープンソースの作図アプリ。TypeScriptファイル622個、約17万行)。これに「線の太さ:極太」オプションを追加してみます。

① 初回セットアップ(所要約1時間)

※1時間かかりましたがユーザーの操作は不要です。

AIがプロジェクト全体を調査して、project-profile.mdを生成します。ビルドコマンドの実測、テスト1858件のベースライン記録、外部連携(Firebase等)の洗い出しまで全部ここでやります。

初回セットアップだけは長いです・・・。

次からは調査不要になりますのでご容赦ください・・・。

実際にExcalidrawを分析させて作成した「project-profile.md」がこちらです。

全部読む必要はありません。読みどころは3つ。

2章「検証コマンド」: コマンドはすべて実行して確認済み。「成功時の終了コード」「エラー行の見分け方」まで実測してあります。AIがビルドコマンドを捏造して「テスト通りました」と嘘をつく事故を、ここで構造的に潰しています。
2.4「ベースライン」: 改修前のテスト件数・警告件数を記録し、改修後は差分で判定します。「既存の警告まで直そうとして無関係な変更が混ざる」事故もここで防ぎます。
5章「共有コードの波及元」: どのファイルを触ると影響が広いか、参照件数の実測つき。検討書の影響範囲調査はこれと突き合わせて行われます。

②「改修検討線の太さに極太を追加」と伝える(所要約15分)

検討書が生成されます。

中身は、変更する3ファイル(行番号・現状コードの引用つき)、変更しないのに挙動が変わる7ファイルとその根拠、影響範囲9項目のチェック結果、そして影響範囲と1対1対応の非退行テスト一覧。

「変更しないのに挙動が変わるファイル」まで事前に見つけてくるのが、このワークフローのポイントです。

作成した検討書がこちら「改修検討_線の太さ極太.md」

読みどころは4つ。

3.2「非改修だが影響を受けるファイル」: 今回の白眉。変更しないファイルの挙動変化を7件、根拠つきで事前に見つけています。たとえば「古いデータを復元したときのフォールバック先が変わる」——言われれば納得ですが、実装前に自力で気づける人は多くないはずです。
3.4「探索した範囲」: 何をどのパターンで検索して何件ヒットしたかまで記録。「該当なし」と「未調査」を区別するのがこのワークフローの掟です。
5.2「影響範囲の非退行」: 影響範囲の7項目すべてに、対応する非退行テストが1対1で紐づいています。
6.1「未確定事項」: アイコンの命名など、AIが勝手に決めるべきでないことは「利用者に確認」として返してきます。

③「改修開始」と伝える(所要約7分)

検討書の通りに実装されます。結果は数字で出ます(すべて実測値)。

変更: +134行 / -5行。検討書に書いていない変更はゼロ
既存テスト1858件 → 改修後1864件、全件通過(増えた6件は今回追加した分)
スナップショット差分0件 = 既存の見た目・挙動を壊していない

機能追加前

線の太さを改修してみる前.png

機能追加後

線の太さを改修してみる後.png

改修後はAIが可能な範囲のテストを実行し、「確認済み」「実機確認が必要」「未確認」を区別して報告します。あとはあなたが画面から実機確認テストすれば終わりです！

全部を成功にして見せることが目的ではありません。「何が確認済みで、何が未確認か」を偽りなく区別できる状態が、このワークフローの売り物です。未確認を未確認と書けるのが正直者です！

勝手に実装しない

AIに勝手に実装されると困りますよね。

このSkillは検討が未実施のまま「改修開始」と伝えても、「検討書がないので実装しません」とAI側から断ってきます。

実装するのは検討書に書いた内容だけ。

作業中に「これも直したほうがいい」と気づいた場合も勝手には直さず、実装後にあなたに報告する仕組みです。

よくある質問

Q. 完全初心者でも大丈夫ですか?

自分のアプリを持っている人ならどなたでも使えます。

ただし、0→1でこれからアプリを作る場合のテストには向いていません(既存コードの改修に特化しています)。

Q. 小さいアプリだけど使えますか?

規模は関係なく使えます！

Q. ソースコードの言語は関係ありますか?

ないです。言語・フレームワーク非依存の設計です。

Q. エンジニア向きですか?

バイブコーダーでも使えますが、どちらかというとエンジニア向けです。

他社サービスや別サーバとの接続・認証まわりまで初回セットアップの段階で洗い出すので、複雑な環境でも耐える設計になっています。

Q. 検討書の内容が多いんだけど…

すみません、影響範囲の洗い出しがかなりしっかりしているので、読むのは少し大変かもしれません・・・。

あなたのプロジェクトに合わせて適宜チューニングしてください！

Q. トークン(API利用料)はどのくらい食いますか?

正直、軽くはないです。初回セットアップと検討書の作成は調査が厚いぶんトークンを使います。そのかわり「読んでいないコードについて書かない・コマンドを捏造しない」ための調査なので、ここは削らないことをおすすめします。

だいたい今回のデモだと・・・

初回セットアップでClaude Proプラン(Claude5)で10%程度使用

改修（Opus5）で5-7%程度使用しました。

Q. 会社や顧客のコードに使っても大丈夫ですか?

SKILLだけの販売ですので私にソースコードが流出することはないです。

ローカルに生成されるproject-profile.mdにソースコード情報が書き込まれるだけです。

ただし、AIにコードを読ませること自体の可否は、あなたの所属先の規約・利用するAIサービスの規約に従ってください。

Q. 購入後のアップデートはありますか?

私自身が実務で使い続けているので、修正・改善があれば都度この記事に反映します。

Q. 返金はできますか?

Brainの仕様上、返金には対応できません。

できる限りデモなどを公開することで、この商品を知ってもらおうとしています。

微妙でしたら購入を控えていただくことをお勧めします。

最後に

AIがいくら成長してもまだまだ複雑なソースコードを解析するのは難しいです。

何の気なしにデプロイしたコードが悪さしてバグを生み出すのはエンジニアの常です。

テストを自動化しても人の手でテストする作業はまだまだ残るでしょう。

そんな負担を少しでも減らせればとスキルを作りました。

500円とお昼代より安いので是非試しに使ってみていただけば幸いです。

こちら初回30部まで500円での販売になります！（それ以降は980円）