概要
AIによる高コストで低速なコードレビューの代わりに、AIを活用して作成したプロジェクト固有のカスタムリンターを導入することで、開発サイクルを劇的に高速化・効率化する手法を提案しています。
詳細内容
## 概要
エンジニアリングチームが作成するコード量が急増する中、LLM（大規模言語モデル）によるコードレビューのコストとノイズが新たな課題となっています。Swizec Teller氏は、高価で実行が遅いAIレビューから、AIを活用して構築した「カスタムリンター」へ移行すべきだと主張しています。
## LLMレビューの限界
- **コストと速度**: 1日1000ドルのコストがかかるケースもあり、結果が出るまで10〜30分待たされることがザラにある。
- **ノイズの多さ**: 些細な指摘や過剰な防御的コードの推奨など、人間が「AIの指摘をレビューする」という二度手間が発生する。
- **非決定論的**: 同一のルールに対しても出力が一定ではなく、開発者の認知負荷を高める。
## カスタムリンターによる解決策
LLMに設計ドキュメント（DESIGN.mdなど）を読み込ませ、決定論的なリンタールールを生成させるアプローチです。
- **高速なフィードバック**: 実行時間は数秒。エディタ内やpre-commitフックで実行でき、問題を「左（開発の早期段階）」にシフトできる。
- **具体例**: デザインシステムの遵守（no-raw-color）、非推奨のuseEffectの検知（no-setter-only-effect）、冗長な文章の排除（vale-de-blab）など。
## 結論
AIを直接のレビュアーにするのではなく、AIを使って「高速かつ安価なガードレール」を構築することで、人間とAIエージェントが共存できる安全な開発環境を実現できます。