概要
FindyがClaude Codeと複数のAIエージェントを活用し、過去のレビュー指摘事項の自動反映や並列レビューによってPull Request前のセルフレビューを自動化した取り組みの解説。
詳細内容
AIによるコード生成の加速に伴い、人間によるコードレビューがボトルネック化する課題を解決するため、Findyが開発した「セルフレビュースキル」の仕組みを詳解しています。
### 主な特徴と構成
1. **エージェント並列レビュー**: 最大6つのエージェント（規約チェック、過去の指摘に基づくチェックリスト照合、コード品質、Codex AI、コード簡潔化、要件確認）が同時にdiffを解析し、実行時間を短縮します。
2. **過去の知見の活用**: 過去のPRでの指摘内容から自動生成されるチェックリストを用い、チーム特有の「やりがちなミス」をピンポイントで検出します。
3. **要件との整合性検証**: IssueやPRのBodyから要件を抽出し、実装漏れだけでなく「テスト漏れ」もギャップ分析レポートとして出力します。
4. **段階的な修正適用**: AIの指摘を「すべて反映」「個別に選択」「反映しない」の3択で制御でき、開発者の意図を尊重したワークフローを実現しています。
AIに任せられる領域を自動化し、人間はより高度な設計や意思決定に集中するための、実践的なAIエージェント活用事例です。