適している
- 要件が明確で、複数ファイルにまたがる変更。
- 反復可能な検証コマンドがある高影響の作業。
- 通常の検証後に行う独立した第二レビュー。
ユースケース · AIコードレビュー
AIコードレビューAgentでDiffだけでなくプロジェクト全体を確認
永続的なWorkspaceで、GPT-6 Astraを互換性のあるCoding Agentと組み合わせます。Agentはプロジェクトの文脈から変更を調べ、根拠を結び付け、利用可能な検証を実行し、人が確認できるレビュー結果を残します。
- 範囲を限定したDiff
- 根拠のある指摘
- 人による採否
01 · 実例と証拠
有用なAIレビューには根拠がある
各指摘には、失敗し得る動作、影響、根拠となるコードや検証、Reviewerが確認する最小の方法が必要です。01src/auth.ts範囲を限定したDiff
02P1 · behavior根拠のある指摘
03bun test人による採否
プロジェクトを開き、ライブセレクターで互換性のあるAgentとGPT-6 Astraを選び、範囲を限定した変更から始めます。
プロジェクトをレビュー02 · ワークフロー
一つの限定された変更を検証可能なレビューへ
Modelが指摘を提案し、Agent harnessがプロジェクトへのアクセス、ツール、権限、検証ループを提供します。- 01
レビュー範囲を決める
対象の変更、期待動作、守るべき制約、合格の根拠となるコマンドを指定します。
- 02
根拠を調べて優先順位を付ける
変更を理解するために必要な呼び出し元、テスト、設定だけを追い、スタイルより実際の動作を優先します。
- 03
修正前に検証する
最小限の関連チェックを実行し、確認済みの問題と仮説を分けてから、人が修正の採否を決めます。
03 · タスク適合性
文脈と根拠が重要な変更にAIレビューを使う
独立した二回目のレビューは見落としを減らせますが、責任を持つ人の承認は置き換えません。適していない
- 明確なDiffや期待動作がないRepository全体。
- 決定的なツールですでに強制されている書式。
- 責任あるReviewerを置かない自動承認。
04 · 制約
すべての指摘を検証すべき主張として扱う
GPT-6 Astraは不具合を見逃したり、誤検知したりする可能性があります。プロジェクトの検証と人のReviewは引き続き必要です。- 01
大きなContext Windowは、適切な根拠を取得した証明にはなりません。
- 02
Modelが対応するツールが、すべてのAgent harnessで自動的に使えるわけではありません。
- 03
テスト合格は、セキュリティやロジック上の問題がない証明にはなりません。
06 · よくある質問
Agentにコードレビューを任せる前に
範囲、実行レイヤー、承認の境界を明確にします。
一つの Space から
一つのDiffを、検証できるレビューへ
プロジェクトを開き、ライブセレクターで互換性のあるAgentとGPT-6 Astraを選び、範囲を限定した変更から始めます。