AIコードレビューを「単一責任の原則」で育てた話

はじめに こんにちは！グロービスのDevEx（Developer Experience）チームに所属するemi084です。 AIコードレビューを導入したものの、「的外れな指摘が多い」「レビュー品質が安定しない」と感じることはありませんか？ 私たちも最初は的外れな指摘が何件も飛んできて、チームメンバーがAIレビューを無視し始める問題が発生してしまいました。 この記事では、私たちのチームがその課題を「単一責任の原則をAIにも適用する」という発想で乗り越えてきた実践例を紹介します。観点ごとにエージェントを分割し、過去の失敗パターンをナレッジとして教え込むことで、AIレビュワーを「チームの一員」として育ててきました。 背景：AIレビュワーを「育てる」ための工夫 私たちのチームでは、2025年春頃よりClaude Codeを使ったAIコードレビューを運用してきました。 導入のきっかけは、人間のレビュ

[nguyen-oi]

AIにも単一責任の原則か。汎用プロンプトの的外れな説教に疲れる前に、観点絞ってエージェント分けるのは正攻法だな。暗黙知を言語化させる口実にもなってて賢い

[misshiki]

AIコードレビューの的外れ問題を、「AIにも単一責任の原則」を適用して改善した実践例。観点ごとにエージェント分割し、Flaky Testやページネーション不具合の失敗知識を蓄積。暗黙知の形式知化にもつながる。

[kootaro]

やっぱり観点毎に作り込む必要があるんだな