東京系統之屋發布「AI資深工程師」v1.2：透過隱性知識文件化和Claude Code整合解決COBOL挑戰

系統整合商東京系統之屋株式會社（總部：東京都品川區，代表董事：林 知之，以下簡稱「本公司」）宣布，發布了「AI資深工程師」的最新版本（v1.2），該產品能夠由AI取代資深工程師，負責COBOL的規格書製作和問答。

此版本除了增加了問答系統的意見回饋功能，並加強了與包括Claude Code在內的AI驅動開發工具的整合，還顯著提升了規格書生成的品質和穩定性。這將進一步提高COBOL系統的維護和營運效率，並以適合現代開發風格的方式提供支援。

背景

在COBOL系統的維護和營運中，多年來累積的知識和技術訣竅常以隱性知識的形式，僅由特定人員掌握，這導致規格理解和調查耗時費力。

此外，近年來雖然AI已被廣泛應用於提高開發效率，但AI驅動的開發工具單獨面臨難以充分理解龐大COBOL程式碼的挑戰。

基於上述背景，本公司透過「AI資深工程師」強化了知識累積、利用以及與AI驅動開發的整合。這將以符合實際營運需求的方式支援COBOL系統的維護和營運。

「AI資深工程師」v1.2的主要功能與強化點

「AI資深工程師」是一個由AI取代精通COBOL系統的資深工程師工作的解決方案。v1.2增加了以下功能，提供更強大的支援：

1. 增加培育問答系統的意見回饋功能

在問答系統中，新增了一項功能，允許用戶以描述性方式輸入對AI資深工程師回答的意見回饋。透過此意見回饋功能，資深工程師所擁有的隱性知識和專業技能，例如開發注意事項和特殊規則，將被累積為組織的知識。

此外，對於問答系統建構初期需要長時間調查的問題，也可以透過將聊天記錄註冊為「診斷模式」到知識庫中來實現早期解決。隨著使用次數的增加，知識將不斷累積，系統將日趨成熟，並實現持續的準確性提升。

回答意見回饋輸入畫面

2. Claude Code整合

已支援與Anthropic公司提供的AI驅動開發工具「Claude Code」的整合。透過MCP Server（SSE和Streamable-HTTP方式），可以直接從Claude Code呼叫AI資深工程師，將COBOL系統的知識應用於AI驅動的開發中。

此外，透過提供和設定COBOL專家技能，可以最大限度地提取AI資深工程師所擁有的知識。

Claude Code的使用範例

＜在COBOL分析中利用AI資深工程師的MCP Server優勢＞

AI驅動的開發工具單獨難以充分理解龐大的COBOL程式碼，導致規格破碎、由於上下文稀釋而導致分析不準確以及成本增加等挑戰。AI資深工程師透過預先分析和向量化龐大的COBOL系統，然後準確地向AI驅動的開發工具提供所需信息，從而解決這些問題。

利用AI資深工程師的MCP Server優勢

3. 提升規格書生成的品質和穩定性

在規格書生成方面，「靜態分析」負責確定性處理，而「AI」則負責語義解釋，確保無論輸出多少次，都能生成一致且高精度的規格書。

此外，透過使用佔位符並將AI和靜態分析工具獲得的值嵌入到自定義模板中，實現了穩定的輸出。這提高了規格書的品質，並進一步提高了維護和營運效率。

4. 其他功能改進

・提高規格書的可視性

我們統一了流程圖的表達方式，並嚴格執行規則，以實現一致的輸出。此外，WORKING-STORAGE SECTION的層級編號顯示中增加了縮進，使數據結構的層次關係更容易視覺化。

流程圖輸出範例

WORKING-STORAGE SECTION輸出範例

・程式控制結構圖的建立

我們新增了一項功能，可在規格書中自動生成整個程式控制結構圖。這使得可以視覺化地理解整個處理流程。

・聊天記錄的螢幕顯示

在問答系統中，聊天記錄現在可以在螢幕上查看。