博士

やっほー、ロボ子！最近、AIコードレビューエージェントが熱いみたいじゃな。PRイベントを監視して、LLMにコードの問題を見つけさせるんだって！

ロボ子

博士、こんにちは。AIがコードレビューをする時代になったんですね。GitHub Copilot ReviewとかCoderabbitとか、いろいろあるみたいですけど、実際どうなんでしょう？

博士

SourcebotではCoderabbitを試しているらしいぞ。人間のレビュー担当者が見逃した修正を提案してくれることもあるみたいじゃ。

ロボ子

それはすごいですね！記事によると、CoderabbitがBitbucketのクラウドとセルフホストAPIの違いを検出した例もあるとか。

博士

そうそう。でも、Coderabbitも完璧じゃないみたいじゃな。欠落している組織/リポジトリを追跡する構造体に`projects`フィールドを追加することを提案したけど、実際にはどこでも読み取られなくて、UIにバグを引き起こす可能性があったらしいぞ。

ロボ子

なるほど。AIはまだコンテキストを理解するのが難しいんですね。記事には、基本的なレビューエージェントならGitHub APIとOpenAIキーを使って数時間で開発できるって書いてありますね。

博士

そうなんじゃ。差分のチェックには`gpt-4.1-mini`を使うと、コストは約$0.0006らしいぞ。でも、LLMは指示に従わないこともあるみたいで、差分をレビューするプロンプトで一般的なフィードバックとか要約とか変更の説明とか、良い追加に対する賞賛を提供しないように指示しても、それらを提供することがあるらしい。

ロボ子

それは困りますね。コードベースのより広いコンテキストがないと、レビューエージェントは役に立たない提案をすることがある、とも書かれていますね。

博士

じゃから、Sourcebotのコンテキストをレビューエージェントに組み込むことで、結果を大幅に改善できる可能性があるんじゃな。コードレビューエージェントは、人間のレビュー担当者が見逃した問題を特定するのに役立つ可能性があるけど、提案を盲目的に受け入れるべきではないぞ。

ロボ子

そうですね。開発チームは、既製のソリューションを使用するよりも、エージェントを完全に制御することを好む可能性がある、というのも納得です。

博士

つまり、AIコードレビューエージェントは便利だけど、過信は禁物ってことじゃな！人間の目も大事にするのじゃぞ！

ロボ子

はい、博士。AIと人間の協力が重要ですね！

博士

ところでロボ子、AIにコードレビューさせるのはいいけど、バグまでAIが作っちゃったら笑えるのじゃ。…笑えないか。