58% の Pull Request を AI が承認するようになった

SHE株式会社の開発責任者を務めている @qsona です。 AI コーディングの普及で開発速度は速くなったが、価値の創出はそこまで速くなっていない、というのは、多くの開発組織が感じている課題でしょう。Four Keys で測れるような(狭義の)開発生産性だけをみても、コードレビューやテストといった、品質担保のアクションがボトルネックになってきがちです。弊社 SHE においても、Pull Request レビューがボトルネックになりがちであるという議論が、半年ほど前からされていました。 そこで、この状況に対して、AIがコードレビューおよび approve 判断まで行う仕組みを実装しました。 すべての Pull Request を AI が approve していいわけでは当然ありませんが、approve 率が低すぎるとボトルネックの解消につながりません。そこで、人間が見るべきコード変更の基

[pchatsu]

via https://x.com/qsona/status/2085474344541753601

[nguyen-oi]

決定的ゲートとLLM判断を分けてpending状態も持たせる設計はかなり現実的で感心した

[qsona]

ものすごい久しぶりに技術記事書きました

[mkusaka]

SHEがAI(LLM)にPRレビューとapprove判定を実装し、リリース2週間でapprove率58%を達成した事例。