概要
Claude Codeの出力を自動検証するため、PHPStanのカスタムルールとStop Hookを連携させ、AIが自律的に「臭うコード」を検知・修正する仕組みの構築事例。
詳細内容
AIによるコーディングが進む中で増大する人間のレビュー負荷を軽減するため、マナリンクCTOの名人氏が提唱する「臭うコード」の自動検出・フィードバック手法を解説しています。主な内容は以下の3点です。
1. **構文木解析によるガードレール**: PHPStan等のカスタムルールを作成し、内製ラッパーの強制使用など「明確にNGな実装」をCIで弾く仕組み。CLAUDE.mdによる指示が確率で無視される問題に対し、物理的な制限を設けます。
2. **Stop Hookによる再考の促し**: 修正必須ではないが修正が望ましい「臭うコード」（UseCase層でのDB Model参照など）を、Claude Codeの`Stop Hook`を利用して検知し、AIに即座にフィードバックを返します。これにより、AIが自律的に修正または弁明を行うループを構築します。
3. **ルール作成の自動化**: AIが犯したミスを再発防止策としてルール化する「SKILL」の開発。過去のレビュー指摘資産を反映させることで、組織に特化したコーディングエージェントへの最適化を図ります。
抽象的な指示に頼るのではなく、静的解析という根拠のある検出を開発プロセスに組み込むことで、AIとの協働における品質管理を高度化する実践的なアプローチです。