AIレビューの重点観点には「実装中に設計が揺れた箇所」を必ず含めて巡回数を減らす
コードレビュー
AI協働
判断
運用
LLM による diff レビューを「指摘ゼロまで反復」する運用では、総時間を決めるのは1巡の単価より巡回数になりやすい。レビューは非決定的で、2巡目に1巡目より多い新規指摘が出る(単調収束しない)ことがあり、実測では指摘件数が 3→4→1→0 と推移して4巡を要した。
判断基準
レビュー起動時の重点観点に、実装中に仕様・設計が揺れた箇所(計画への追補として記録された実装中の仕様変更、手戻りが起きた箇所、環境差で実装を差し替えた箇所)を必ず含める。思いついた観点を任意で渡すのではなく、追補の存在を機械的なトリガーにする。
なぜ
実装中に設計が揺れた箇所は、計画時の検討が浅かったことが証明されている場所で、後の巡で新規指摘が湧く出どころになりやすい。実測でも2巡目の新規指摘は実装中に仕様変更した領域(流量制御の上限周り)から出た。1巡目で拾えればフルサイクル1巡分(レビュー実行+差し戻し+修正+再テストで数十分規模)が浮く。
適用条件・限界
- 前提として、実装中の仕様変更を計画側に追補として記録する運用があること(記録がなければトリガーにできない)。
- レビューの非決定性自体は消せないので、巡回数ゼロ保証ではなく期待値の削減策として扱う。終了条件(指摘ゼロまで回す等)は別のレバーとして独立に設計する。
検証
レビューラウンドごとの指摘件数の推移を記録し、2巡目以降の新規指摘が「追補・揺れ箇所由来か」を分類する。揺れ箇所由来の後巡指摘が減り、平均巡回数が下がれば効いている。