AI コードレビュアーを"育てる"。GitHub で作るナレッジベース

はじめに こんにちは！ レバテックでリードエンジニアを務める山川です。 私たちの開発部では、AI エージェントによるコードレビューを導入し、開発の品質とスピードの両立を目指しています。 AI のレビューは非常に強力ですが、次のような課題を感じることはないでしょうか？ 「もっと私たちのチーム独自のルールを反映させたい」 「新しい知見が溜まるたびに、長大なプロンプトを更新するのが大変…」 本記事では、こうした課題を解決するために私たちが実践している 「プロンプトとルールを分離して運用する」 AI コードレビューの手法 をご紹介します。 設計思想： プロンプトはシンプルに、ルールは Git で管理する 私たちの手法の核となる考え方は、「プロンプトは AI への命令書に徹し、変化しやすいルールや観点は外部ファイルで管理する」 というものです。これにより、ルールや観点の追加や変更が Git ベースで