Debug Replay：AIと一緒に「あの時のエラー」を再生する

はじめに：泥臭いデバッグとの決別

40代のマネージャーにとって、最も胃が痛くなる瞬間。それは「本番環境でユーザーからエラー報告が来たが、再現手順がわからない」という報告を受けた時ではないでしょうか。ログを漁り、可能性のある操作を一つずつ試し、部下に「もっと詳しくヒアリングして」と頼む。そんな泥臭い「犯人探し」の日々は、Google AntigravityのDebug Replay機能によって終わりを迎えます。

基礎知識：Debug Replayとは

Point

Debug Replayは、エラー発生時の実行コンテキスト（変数、スタックトレース、ユーザー操作）を完全に記録し、ローカル環境で「その瞬間」を何度でも再生できる機能です。

従来のエラーログは「事故現場の写真」でした。しかしDebug Replayは「事故が発生するまでの防犯カメラ映像」です。 Antigravityのエージェントは、この記録データを読み込み、ローカルのサンドボックス環境で自動的に同じ操作を再現します。つまり、「再現できません」という言葉が開発現場から消えるのです。

実践ガイド：バグ再現の自動化手順

では、実際にどのように使うのか、具体的な手順を見ていきましょう。エラーが発生すると、Mission Controlに通知が届きます。

# 1. エラー通知からリプレイを開始
$ ag debug replay --id error_12345

# エージェントの応答
Agent: "エラーID 12345 のコンテキストをロードしました。"
Agent: "再現テスト環境を Docker コンテナで立ち上げています..."
Agent: "3... 2... 1... 再現成功。同じ例外が発生しました。"

この時点で、あなたのローカル環境には「エラーが起きる直前の状態」が再現されています。あとは、エージェントに修正を依頼するだけです。

# 2. 修正と検証の依頼
$ ag fix --context "NullPointerExceptionが発生している箇所の修正"

Agent: "ユーザーオブジェクトがnullの場合のガード節を追加しました。"
Agent: "リプレイテストを再実行中... 通過しました。"
Agent: "修正パッチを作成しますか？ [Y/n]"

ユースケース：QAチームとの連携

QAチームからのバグ報告も劇的に変わります。以前は「〇〇画面でボタンを押しても反応しない」というテキスト報告でしたが、今は「Replay ID」が送られてくるだけです。エンジニアはそのIDを叩けば、目の前でQA担当者が行った操作が再現されます。「環境のせい」にして逃げることはもうできませんが、解決までの時間は1/10になりました。

ハマりどころ：個人情報の取り扱い

Warning

実データをそのままリプレイに使用すると、個人情報の漏洩リスクがあります。マスキング設定は必須です。

Debug Replayは強力すぎるがゆえに、ユーザーの入力データ（メールアドレスやパスワード）まで記録してしまう可能性があります。導入時には必ず.agignore設定で、機密情報のマスキングを行う必要があります。ここはマネージャーとして、絶対に譲れないセキュリティラインです。

まとめ：デバッグは「犯人探し」から「原因学習」へ

Debug Replayの導入によって、私たちのチームは「バグが出た」と聞いても動じなくなりました。むしろ「再現データがあるなら、AIと一緒にすぐ直せるね」と前向きな空気が生まれています。デバッグに使っていた膨大な時間を、次の機能開発という「未来」への投資に回す。これこそが、Google Antigravityがもたらす最大のROIです。

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一生ヘタレプログラマ