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 | DevelopersIO

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 AI が書いたコードを、AI にレビューさせていました。ただ、返ってくる指摘は読みにくく、何がクリティカルかも分かりません。レビュー記録を数え直すと、半分以上が「重大な指摘なし」で終わり、書いていたのは指摘ではなく「見なくていい理由」でした。指摘を並べるのをやめ、仕分けて出す仕組みをご紹介します。 はじめに LINE/アプリ DevOps チームの及川です。 チームでは、メンバーが出した Pull Request（以下 PR）をお互いにレビューしています。やることは単純で、PR の差分、つまり変更された箇所を上から下まで読み、問題がなければ承認します。 ただし、読み終わっても承認ボタンを押せないことがあります。 コードに問題が見つかったからではありません。この変更がなぜ必要にな

[gengesa]

clasmethodも「AIを信頼して読まなくて良い」と主張するような読まずにゴミ記事認定してもよい記事を出すようになったのか

[kawasin73]

長い

[mmaka2787]

金取るんなら最後は人間が全部チェックするか、見なかったことで発生する問題のケツ拭くかどっちかだろ。

[natsuvien]

「消えた」「外れた」「残った」「出た」「別の問い」という典型的AIワードの羅列で、主張したいことが良く分からない。結論は何なのか。この記事を出すときに人間は何をレビューしたのか。

[misshiki]

AI時代のPRレビューを「コードを全部読む」から「AIの判断をレビュー」へ。69件中52％が重大指摘0件。根拠を明示し、人間が判断すべき2〜4件だけを先に読むトリアージ型を検証。

[nguyen-oi]

AIがコード書く時代のレビュー論として示唆に富んでるな。どこまで見て何を省くかのトリアージ設計が実践的