コードレビュー用LLM API

本番アプリでのコードレビュー

例：プルリクエストで認証ミドルウェアが変わります。 レビューサービスが差分、近くの関数、安全規約、変更行の対応表をcodex-auto-reviewに送ります。 具体的にどう失敗するかを示す問題だけを返す必要があります。

ファイル、変更行、重大度、根拠、修正案が揃わないコメントは除外します。 問題のないPRもテストに含めます。コメントが多いほど優れたレビューとは判定しません。

コードレビューの処理の流れ

• 差分と変更行の対応表を作る。
• 直接関係するコードと規約だけを取得する。
• 根拠と最小の行範囲がある、構造化された問題情報を依頼する。
• 形式不正や差分外のコメントは、依存関係の証明がない限り除外する。
• 条件を満たす問題を人のレビュアーに表示する。

LLMFly AIでcodex-auto-reviewを呼び出す

リクエストはサーバーから送ります。例の内容と仮のツールスキーマを、アプリのデータとツールに置き換えてください。

curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "codex-auto-review",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Review the supplied diff. Report only actionable defects introduced by this change. Each finding needs file, changed line, severity, failure path, evidence, and a minimal fix."},
      {"role": "user", "content": "Review this authentication middleware pull request against the attached repository rules."}
    ],
    "response_format": {"type": "json_object"}
  }'

主モデルにcodex-auto-reviewを選ぶ理由

codex-auto-reviewは現在モデル一覧で提供している、自動レビュー専用の最初の候補です。

広いリポジトリの理解が必要ならTerra。議論が分かれる高リスクの問題はSolへ回し、通常のPRをすべてSolへ送らないでください。

コードレビューの合格基準

本番前に対処する失敗

• コメント数を評価する
• 問題がある例だけで試す
• 曖昧な一般論を採用する
• 根拠なく変更行の外に指摘する

出力と実行記録

JSONの問題情報：ファイル、行、重大度、見出し、根拠、失敗する経路、修正案。

本番の実行ごとにモデルID、リクエストID、トークン使用量、再試行、検証結果、最終的な扱いを記録してください。