ルール制約によるAI生成コードの品質向上
AIエージェントは、理解の偏りやデフォルト設定のために、組織の仕様に適合しないコードを生成することがよくあるが、Rulerは厳格なルール制約によって体系的に対処することができる。
ソリューションの実装パス：
- 拘束力のあるルールの明確な定義.uler/ディレクトリに、例えばrestrictions.mdのような専用の制限ルールファイルを作成する。
- 特定APIの使用禁止
- 特定の著作権表示を含むこと
- 関数の長さの制限など - 階層制御: ruler.tomlを介して、厳格さのレベルが異なるアイテムに異なるルールセットを設定する
- テストと検証:: CIプロセスと連動したコードレビュー前のAI出力仕様チェックの追加を推奨
高度な制御方法：
- Rulerのプロキシ・アダプタ・メカニズムを活用して、機密性の高いプロジェクト専用の検証プラグインを開発する
- Gitのpre-commitフックを使って、非準拠のコードがレポジットされるのを防ぐ。
- 重要品目に対するルールベースの署名検証の義務化
この答えは記事から得たものである。Ruler：複数のAIコーディングエージェントを統合管理するルール設定ツールについて
