Asyncが提供するソリューション
複雑なコードベースの開発における要件の曖昧さという一般的な問題に対処するために、Asyncは3つの主要なメカニズムを通じて、事前に定義された要件を可能にする：
- AI自動化研究段階 - 新しいタスクが作成されると、ツールは自動的にコードベースのクローンを作成し、クロードのようなAIモデルで文脈を解析して、的を絞った明確化質問のリストを生成する。
- 孤立環境の検証 - すべての研究操作は、Google Cloud Run上の隔離されたコンテナで実行され、ローカル環境を汚染することなく、分析の完全な記録を保持する。
- インタラクティブな確認プロセス - 開発者は、AIによって提起された質問や追加事項を箇条書きにして確認し、明確なタスク仕様書（Markdown文書としてエクスポート可能）を作成する必要がある。
実施上の提案： AI の質問に回答する際には、コード・スニペット例または関連ドキュメントへのリンクを提供することを推奨します。特に複雑なタスクについては、ツールの「事前分岐」機能を使用して、要件の検証を複数回実施する。
この答えは記事から得たものである。非同期：AIコーディング、タスク管理、コードレビューを統合した開発ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 複雑なコードベース開発における要件の不明確さによる手戻りの問題を解決するには？
