コードレビューの質は、誰がレビュアーになるかで揺れます。経験の浅いメンバーが見落とす観点を、ベテランは無意識に押さえている。この差をAIで埋めるには、何を見るべきかという観点そのものを言語化する必要があります。
レビューPlaybookには、自チームが重視する確認項目を順に並べます。設計の一貫性、エラー処理、命名、テストの抜けなど、過去の指摘を集めれば原型ができます。AIにこの観点で見させれば、人のレビュー前に一次チェックが回ります。自チームの暗黙のレビュー基準を一度書き出してみる価値があります。