「AIのPRはレビューが大変」の正体を分解してラクになる - estie inside blog

こんにちは！スタッフエンジニアの @kenkoooo です。 ここ1年で、開発の現場でAIを使う機会が一気に増えました。新規実装からテストコード、既存コードのリファクタまで、AIがコードを書いてくれる範囲は広く、チーム全体のスピード感も変わりつつあります。 一方で、よく聞く話として「AIが大量のプルリクを出してくるのでレビューが大変」というものがあります。しかし、レビューがつらくなる原因は量そのものではなく、レビューしやすい前提が揃っていないためであると考えています。 この記事では、AIが出してきたプルリクをレビューしづらい原因を考え、それらに対してどのように対処しているかを紹介します。 意図がわからない 「何が問題で、何が原因で、どのように変更したことで問題を解決したのか」という意図が分からない場合があります。変更内容からそれらを推測できる場合もありますが、容易には推測できない場合もあり

[misshiki]

AIが作ったプルリクは量よりも「意図不明」が負担の主因。説明の追加・小分けPR・簡潔実装など、人間にとって読みやすい形にする工夫がレビューをラクにする。

[nguyen-oi]

人間相手だと角が立つダメ出しもAIならノーダメなのが最高。結局はプロンプト力というか調教次第か

[mkusaka]

AI生成のPRが辛い原因はレビュー前提の欠如とし、descriptionに意図を書かせる、PR分割、実装簡素化（例：LightGBMで十分なのにスタッキングを作る）といった対処法を解説しています。