プルリクエストを出す流れが結構決まった流れになってきたのでスキル化した。今のところ、Github Copilotを前提とした流れになっている。
- Claude Code) /create-pr
- Draftでプルリクエスト作成
- Github Copilotへのアサイン
- テンプレートを元にbodyを作成
- Github Copilot) アサインされたらレビューする
- 自分) Github Copilotからのレビューを対応する/しないを決めてGithub上でコメントする
- Claude Code) /respond-to-review
- コメントされた内容を本当にやるべきかも改めて確認する
- Github Copilotに指摘された内容を修正
- 変更 -> commit -> push -> Github上での対応しましたコメントまで行う
- 自分) Github上の対応しましたコメントを確認して、解決していたらResolvedに変更
- 自分) Github上のUIで変更を眺めてOKならReady to reviewに変更
- 同僚) レビュー + Approveする（AIを使うかもしれないが自分は認知しない）
Github Copilotによるコードレビューは、大きく変更しない限り基本的に1回しか行わない。変更をpushするたびに再度全体を人間にレビューしてもらうことはしないと思うのだが、それと同様にAIもしなくていいという気持ちに今はなっている。
プルリクエスト作成時のAIによるコードレビューの目的は、人間レビュアーの負荷軽減だと自分は思っていて、人間レビュアーが指摘しそうなことを先に潰しておいてレビュアーがわざわざ指摘しなくてもいいようにしたい。
なので、Draft状態でAIによるコードレビューを先んじて行い、レビュイーがすべて対応してから人間にレビュー依頼を行うという形にしている。
自分は、レビュアーとしてアサインされたプルリクエストにAIによるコードレビューが大量に残ってると「これは対応するのか？対応したのか？対応を待ったほうがよいのか？」など考えることが増えてだるいな〜と思うので。
コードレビューには、レビュイーが持つコストとレビュアーが持つコストがあって、AIによってレビュイーのコストは自然と減っていく気はするが、レビュアーのコストはレビュイーが意識しないと減らない気がするので、減らしていきたい。
