AI に PR レビューを任せても読む量が減らなかったので、「見なくていい理由」を書かせる仕組みを考えてみました

概要

AIレビューによる確認工数増加を防ぐため、指摘を「人間の判断が要るもの」と「根拠に基づき見なくてよいもの」にトリアージする実用的なスキルの構築手法。

詳細内容

AIによるPRレビューを導入しても、人間がその指摘を一つ一つ検証し直す手間（レビュー地獄）が発生するという課題に対し、著者は「見なくていい理由」をAIに書かせる仕組みを提案しています。主な特徴は以下の通りです。まず、指摘を「人間の判断が要る」「見なくてよい」「未確認」の3段階にトリアージし、人間が注力すべき箇所を最小化します。次に、見なくてよいと判断するための根拠を5段階の強度（実行結果、全数確認、一次資料、構造上の不変、推論）で定義し、根拠が弱いものは強制的に「未確認」へ回す設計としています。さらに、PRの経緯調査が無限に続くのを防ぐため、4つの特定の問いに答えられた時点で探索を打ち切るルールを導入しています。記事では、これらのロジックを実装したClaude Code用の詳細なプロンプト（Skill）が全文公開されており、プロジェクト固有の規約を自動発見する汎用性も備えています。

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