DAC（Director-actor-Critic）は、従来のソフトウェアエンジニアリングモデルの制限を突破し、インテリジェントで自動化された効率的な共同研究開発プロセスを実現することを目的とするAI駆動型ソフトウェア制作アーキテクチャです。アジャイル開発とDevOpsと比較して、DACはソフトウェア開発ライフサイクル全体でAIの適用をさらに深め、AIが需要分析から配信まですべての重要なタスクを引き受けることができ、人間のエンジニア（D、C）は戦略的意思決定と質の監督に焦点を当てます。

そのコア概念には次のものがあります。

完全なライフサイクルAIエンパワーメント：俳優（AI）はコード生成に限定されず、要件分析、アーキテクチャ設計、テスト、最適化、運用およびメンテナンスもカバーし、インテリジェントなR＆Dパイプラインを構築します。

ヒューマンコンピューターコラボレーションクローズドループ：ディレクターはタスク計画を担当し、批評家は質の高い評価を担当し、俳優はR＆Dプロセスの効率と品質の制御性を確保するためのタスクを実行する責任があります。

データ駆動型の最適化：AIコード分析、自動化のテスト、DevOpsの監視により、正確な最適化と動的調整を実現するために、閉ループフィードバックメカニズムが形成されます。

並列開発とアジャイル反復：AIの並列コンピューティングとインテリジェントなタスクの分解を組み合わせて、非同期並列性、正確な反復、およびリアルタイムの最適化を実現して、製品配信を高速化します。

DACの生産パラダイムでは、D（ディレクター）、A（俳優）、およびC（批評家）がそれぞれ職務を遂行して、効率的な人間マシンコラボレーションシステムを形成します。

1.2.1ディレクター（D） - 意思決定者とプランナー

1.2.2俳優（A） - 実行と生産性コア（AI）

1.2.3批評家（c） - 品質監督者と評価オプティマイザー

DACは、AI対応ソフトウェアエンジニアリング最適化方法を採用して、自動化されたデータ駆動型のインテリジェントなR＆Dシステムを構築します。

インテリジェントな要件分析：ディレクターは大規模なモデル（ChatGpt、Claudeなど）を組み合わせて要件分析を実行し、俳優へのタスクを分解します。

AIコード生成とインテリジェント最適化：アクターは、プロンプトデザインを使用してコードを生成し、批評家（AIコードレビューなど）を組み合わせて、品質評価と自動修理を行います。

動的品質の評価とフィードバック学習：批評家は静的分析と6つのSigma標準を組み合わせて、データ駆動型のR＆D改善閉ループを形成し、AIコードの品質を継続的に最適化します。

DevOps Intelligence：AIは、CI/CDパイプラインを生成および最適化し、AIOPS監視システムの動作ステータスと組み合わせて、配信の安定性を改善します。

DAC R＆Dシステムは、並列開発、リアルタイムの相互作用、迅速な反復を採用して、開発効率を向上させます。

明確さ：明確な指示を使用して、AIの誤解の可能性を減らします。

階層：TOT（Thoush of Thought）メソッドを使用して、徐々に複雑なタスクを分解します。

適応最適化：批評家ベースのフィードバックチューニングプロンプトAIに生成されたコードの品質を改善します。

インタラクティブなデザイン：AIが中間結果を生成し、ディレクターと対話してソリューションを最適化することを奨励します。

構造化された入力：サンプルコード、API説明、表などを使用してAIの理解を強化します。

TOTに基づく迅速な反復：

動的調整は、Reactと組み合わせて行われます。

自己整合ソリューションの検証：

コード最適化プロンプトテンプレート：

上記の方法により、DACシステムは、AIコード生成の精度、保守性、高品質の基準を確保できます。

DACチームの役割を確立し、ディレクター、俳優、批評家の責任を明確にします。

AI主導のソフトウェア開発方法に慣れるためのチームメンバーをトレーニングします。

「3つのシステム」は、さまざまなスケールのソフトウェアの生産に適応します

Windsurf IDEなどのAI統合開発ツールを採用します。

ClaudeやChatGTPなどの大規模なモデルをエージェントとして使用します。

CI/CDオートメーションツールを装備して、アクターで生成されたコードを迅速に展開できるようにします。

AIに生成されたコードの品質のDevOps監視と組み合わされて、プロンプトを継続的に最適化します。

KPIを使用して、DAC R＆Dモデルの有効性を評価し、実行戦略を調整します。