AirCloset、AI駆動の開発基盤「cortex」を構築
- •AirClosetのライアン・ツジCTOが、123個のアプリケーションを支えるAI駆動のエンジニアリングプラットフォーム「cortex」を詳細に発表した。
- •同システムは4要素からなるAIハーネス設計を採用し、自動化されたプルリクエスト（PR）レビューと自己修復型のインフラを実現している。
- •エンジニア以外の従業員も63万行のコードリポジトリへ貢献可能となり、AIによる品質ゲートが90%のテストカバレッジを維持している。
AirClosetのCTOであるライアン・ツジ(Ryan Tsuji)は、ソフトウェアエンジニアリングのワークフローを自動化する内部AI開発プラットフォーム「cortex」を導入した。フルTypeScriptのモノレポ（単一リポジトリ）として構築されたこのプラットフォームは、現在123個のアプリケーション、66個の共有パッケージ、19個のModel Context Protocol（MCP）サーバーをサポートしている。システム全体では約63万行の実装コード、56万行のテスト、11万行のドキュメントを管理しており、5ヶ月の開発期間中に約790個のプルリクエストが統合された。
cortexは、本番環境のAIエージェントに対して先制的なガイダンスと事後的なセンサーを提供する「AIハーネス」として機能する。このプラットフォームは4つの要素からなるフライホイールに基づいている。コードとドキュメントをインデックス化してセマンティック検索を可能にする「製品グラフ」、90%以上のテストカバレッジを強制する厳格なリンティングと品質ゲート、プルリクエストをプログラム的に監査および修正する「AIレビュー」、そして監視上の異常を自動的にパッチプロセスに割り当てる「アラート修正ループ」である。その結果、非エンジニアによるコード貢献が可能となり、直近のコミット状況ではCTOが約91%、他のコントリビューターが約9%を占めている。
技術インフラにはTurborepoとpnpmワークスペースを採用し、その規模を管理している。システムはCI（継続的インテグレーション）実行中のパフォーマンスを維持するため、Go言語から移植されたTypeScriptコンパイラのtsgoを利用する。システム全体の可観測性はGrafanaに統合されており、フロントエンド、バックエンド、インフラ層のメトリクスを集約している。この単一言語アーキテクチャにより、AIエージェントはコード、インフラ、ドキュメントを統合グラフ内で横断的に処理でき、自動リファクタリングや解析時にAIの推論を妨げる言語間の壁を最小限に抑えている。