Optimize ビューは、1つのプロジェクトのヘルスレポートです。プロジェクトをスキャンして複数の品質観点でスコアを付け、コードのうちテストでカバーされている割合を測定します。さらに、依頼すれば、AI が結果を読み取って最初に改善すべき点を提案します。

Optimize ビュー：プロジェクトの健全性と AI Deep Analysis

表示される内容

プロジェクトを開き、Optimize サブタブ（Develop、Testing、Archive、Setting の隣）をクリックします。タブに複数のプロジェクトが含まれる場合は、上部に並ぶプロジェクトボタンで表示対象を選べます。最初のスキャンの前は、ビューに No scan data available for this project と表示され、Scan Now が提示されるだけです。

使い方

1. プロジェクトの Optimize サブタブを開き、Scan Now をクリックします。スキャンは静的解析であり、プロジェクト内の何も変更しません。結果は次のスキャンまで保持されます。また、AITM はタスクがマージされるたびに自動的に再スキャンします。
2. 総合スコアを確認し、スコアの最も低いセクションを展開して、数値を押し下げている要因を確認します。
3. Run Coverage をクリックすると、カバレッジ測定付きでプロジェクトのテストが実行されます。大規模なプロジェクトは分割して処理され、実行には時間がかかる場合があります。処理はバックグラウンドで継続されます。Run Tests はカバレッジなしでテストを実行します。
4. テストセクションを展開し、High Risk Files と Zero Coverage から着手します。変更によって気づかれないまま何かが壊れる可能性が最も高い箇所です。
5. AI Deep Analysis をクリックすると、AI が数値を優先順位付きの改善リストに変換します。これには設定済みの AI プロバイダーが必要で、他のリクエストと同様に AI の利用コストがかかります。
6. カバレッジ結果を AITM の外部で共有したい場合は、Download HTML Report / HTML Report を使用します。

AI Deep Analysis

AI はスキャン出力の全体（スコア、高リスクファイル、メトリクスの内訳）を受け取り、優先順位付きの改善リストを返します。結果はアクションボタンの下に表示され、次の Deep Analysis 実行まで残ります。分析は報告のみを行います。Optimize 自体がコードや設定を編集することはありません。

カバレッジが実行されない場合

カバレッジの実行がスキップまたは失敗した場合は、その理由がオレンジ色で表示されます。最も多いのは、プロジェクトにカバレッジツールがインストールされていない、または AITM が使えるテストコマンドがない場合です。その場合は Configure with AI ボタンが表示され、ダイアログが開きます。そこで AI がプロジェクトを調べ、カバレッジの設定を提案します。実行が数回の試行の後に断念された場合、失敗ボックスにはどこまで進んだかが表示され、Discuss in chat と Resume after fix が提示されます。

要約用のモデルとプロバイダー

Deep Analysis を実行する前に、最適化の要約を生成する AI モデルとプロバイダーを、常にデフォルトを使う代わりに選択できます。これにより、コストと品質のトレードオフを直接制御できます。手早く済ませたい場合は高速で安価なモデルを、最も徹底した結果が欲しい場合はより強力なモデルを選べます。また、すでに好みのプロバイダーや、認証情報を設定済みのプロバイダーを経由して要約を実行することもできます。

発見から修正へ

推奨事項は、そのためのタスクを作成することで作業に変えられます（タスクの作成を参照）。その後、12ステップのパイプライン（branch → architect → code → compliance-check → review → fix → test → e2e → verify → snapshot → docs → chain-audit、パイプラインを参照）が、実装、テスト、そして dev へのマージを行います。AITM はタスクがマージされるたびに再スキャンするため、修正に応じてスコアが変化する様子を確認できます。