人間のコードレビューを廃止してコードレビューエージェントを作った¶
背景・問題¶
AI コーディングで実装は爆速になったけど、レビューが追いつかない問題あるよね。
Copilot の自動レビューだとプロダクト固有のルールや設計レベルの指摘が弱い。
AI コーディングにより実装スピードが上がる一方で、コードレビューがボトルネック化。GitHub Copilot の自動レビューでは対応しきれないため、独自のコードレビューエージェントを構築した。
なぜ Copilot の自動レビューでは不十分か¶
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プロダクト固有のルール（命名規則・アーキテクチャ制約など）を理解していない
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設計レベルの指摘（責務の分離・DDD 境界など）が弱い
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チームの暗黙知やコンテキストが反映されない
独自エージェントのアプローチ¶
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プロダクト固有のルールや設計方針をコンテキストとして与える
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コードベースのパターンを参照して一貫性をチェックする
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設計レベルの観点（責務・依存方向・境界）でも指摘できるようにする
気になるポイント¶
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プロダクト固有ルールの学習・適用方法
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設計レベルの指摘をどう実現するか（RAG? few-shot?）
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人間レビューとの役割分担
要点¶
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AI コーディングが加速するほど、レビューのボトルネック化が問題になる
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汎用の自動レビューではプロダクト固有の知識が不足する
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プロダクト知識を持ったレビューエージェントが解決策になる