Article by: Lindsay Piper
先月、私たちは AI Code Review をリリースしました。これは、バグを自動で検出し、パフォーマンス問題を見つけ、PR をより速く出荷できるようにする開発者向けツールです。
リリースから30日、アップデートは次のとおりです。
自社コードでの AI Code Review の検証
これまでに、AI Code Review は3万件以上のバグを検出しました。そのうちいくつかは、Sentry のスタッフエンジニアである Ryan Brooks のサイドプロジェクト（持久系アスリート向けにトレーニング計画を作成・維持するアプリ）にも含まれていました。Strava のパフォーマンスに基づいてワークアウトを調整する、いわば「適応型のバーチャルコーチ」です。
AI Code Review はスケジューリングのロジックバグを検出しました。
「私のアプリの一部では、レース日から逆算してトレーニングの“フェーズ”を生成します。このアルゴリズムにいくつか手を入れたところ、Sentry が、2つのフェーズが潜在的に重なり得るという、起こり得ないはずのバグを正しく検出してくれました。PR のコメントをそのまま Claude Code に貼り付けたら、バグは修正されました。」
ユーザーに確実に影響していたはずのミスもありました。
「オンボーディングのフローに、3週間未満先のレースを追加できないようにするロジックを加えました。率直に言って、来週末にマラソンは走らないでしょうからね。ですが、レースの編集にも同じ React コンポーネントを使っており、Sentry がすでに予定されているレースの編集をブロックしてしまうバグを見つけてくれました。これは大きな指摘でした。」
コピペできるプロンプトで、コメントをより高速に
パフォーマンスを50%改善
レビューにかかる時間が誰にとっても長すぎたため、レビューパイプラインを作り直し、平均レイテンシをおよそ50%削減しました。
実施内容は次のとおりです。
推論量が少なくてよいタスクについては、出力の一貫性を保つようプロンプトを調整しつつ、より高性能な（高速な）モデルへ切り替えました。
すべてのステップに「思考の上限（thinking budget）」を設け、仮説検証ステップには最大反復回数を設定して、考えすぎ（overthinking）を防ぎました。
評価（eval）とスポットチェックを実施し、パフォーマンス改善がレビュー品質に悪影響を与えていないことを確認しました。
要するに、レビューはこれまでより速くスリムになり、私たちはそのバランスの調整を継続しています。
明確で実行可能な PR コメント
可読性を高めるためにコメントの構成を刷新し、実行可能な AI プロンプトを追加しました。
新しい構成は次のとおりです。
詳細な分析（Detailed Analysis） — 何が問題で、なぜ問題なのか
提案修正（Suggested Fix） — どのように修正するか
新機能：AI プロンプト（AI Prompt） — お気に入りの AI エージェントにそのままコピペして、即座にパッチを生成できるプロンプト
バグ修正を自動化する Claude Skill
Cody De Arkland は、文字通りいつも何かをいじっています。彼が作成した Claude Skill は、コピペの工程をスキップできるようにし、Claude Code を AI Code Review の出力に直接接続します。フラグされた問題を取り込み、あなたのリポジトリのコンテキストで検証し、検証済みのパッチを自動生成します。
ぜひ試して、感想を彼に伝えてください。
見逃していた方へ AI Code Review ワークショップ
私たちは、AI Code Review のセットアップと使い方を実演するライブワークショップも開催しました。見逃した方（またはリプレイを見たい方）は、オンデマンドで視聴できます。
試してみる（そしてご意見をお聞かせください）
まだ AI Code Review を試していない場合は、こちらから始めてください。すでに試した方は、ぜひフィードバックをお寄せください。
Original Page: AI Code Review: 30K Bugs Lighter, 50% faster
IchizokuはSentryと提携し、日本でSentry製品の導入支援、テクニカルサポート、ベストプラクティスの共有を行なっています。Ichizokuが提供するSentryの日本語サイトについてはこちらをご覧ください。またご導入についての相談はこちらのフォームからお気軽にお問い合わせください。
