microsoft/AI-Engineering-Coach

何を解決するか

開発者がAIコーディングアシスタントをどのように使用しているかに関する可視性の欠如に対処します。プロンプトの効果やAIの効率的な使用について推測するのではなく、このツールはローカルダッシュボードを提供し、セッションログを分析し、悪い習慣（アンチパターン）を特定し、実際に生成されたAIコードの量を測定できます。

動作方法

このツールは、ユーザーのマシン上のローカルAIセッションログを解析する読み取り専用アナライザーとして機能します。データは外部サーバーに送信せず、ローカルで処理され、メトリクス、トレンド、インサイトが生成されます。VS Code拡張機能としてインストールできるほか、GitHub Copilotアプリ内のキャンバスとして実行でき、VS Code組み込みのCopilot言語モデルAPIを活用して、スキル発見やコンテキストレビューなどの高度な機能を提供します。

対象ユーザー

AIコーディングアシスタントを使用し、進捗を追跡し、コンテキスト管理を監査し、プロンプト技術を最適化することで「エージェンティックエンジニアリング」スキルを向上させたい開発者向けです。

主な特徴

• アンチパターン検出: プロンプト品質、セッションの衛生状態、ツール習得に関する45のルールを使用して問題をマークします。
• コンテキスト健全性スコア: 指示ファイルやワークスペースコンテキストマップに対するエージェンティック準備度のチェックと監査を提供します。
• スキルファインダー: 繰り返し出現するプロンプトパターンを識別し、ユーザーがそれらを再利用可能なスキルに変換するのを支援します。
• ローカルファーストのプライバシー: パースと分析はすべてローカルマシン上で実行され、独自のテレメトリは一切送信されません。
• 包括的なメトリクス: 言語別コード量、モデル使用状況、アクティビティヒートマップを追跡します。