概要
https://tjmtmmnk.hatenablog.com/entry/2025/08/24/125055
詳細内容
## ガイドラインは読まれない
https://tjmtmmnk.hatenablog.com/entry/2025/08/24/125055
AIエージェントが開発ガイドラインの遵守を自動レビューし、コードの一貫性を保ちながら開発者の認知負荷を大幅に軽減する新たなワークフローを提案する。
**Content Type**: Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AIコードレビュー, 開発ガイドライン, Go言語, Claude Code, AIエージェント]]
開発現場では、PerlからGoへの移行のようにアーキテクチャスタイルを変更する際、設計ガイドラインを策定しても、それが開発者に十分に読まれず、時間とともにコードの一貫性が失われるという課題に直面しがちです。本記事では、この「ガイドラインが読まれない」という根本的な問題を解決するため、AIエージェントを活用したPull Requestの自動レビューシステムを導入する具体的なアプローチを紹介しています。
このシステムでは、Claude CodeをベースとしたAIエージェントが、Pull Requestの変更内容に対し、ガイドラインへの準拠を自動で検査します。特に注目すべきは、レビュー精度を高めるための工夫です。一つは、Claude CodeのTodoリスト機能を活用し、ガイドラインの各項目をTodoとして設定することで、網羅的かつ忘れなくレビューを行わせる点。もう一つは、コーディングスタイル、テストの書き方、開発フロー、コメントといった特定のガイドライン分野ごとに「subagent」を並列起動させることで、各エージェントが専門性を持ち、指摘漏れを減らす仕組みを構築している点です。さらに、LLMが模倣を得意とする特性を活かし、リファレンスコードを具体例として提供することでレビュー精度向上を目指す試みも進行中です。
このAIレビューシステムにより、開発者はガイドラインを常に頭に入れておく必要がなくなり、違反箇所のみをオンデマンドで確認できるようになります。これにより、人間の認知負荷を劇的に軽減しつつ、アーキテクチャの設計思想がコードベース全体で確実に守られるため、長期的な保守性と品質の維持に貢献します。現状、偽陽性の課題は残るものの、AIとの対話を通じて精度を向上させるアプローチは、今後のAI活用における重要な示唆を与えています。開発者がガイドライン遵守を意識せずに済むこのワークフローは、大規模なコードベースを健全に保つための強力な手段となるでしょう。