Claude Codeのskillをskillでレビューする ― 静的チェック×LLMレビュー×git hooksの3層ゲート

皆さん、こんにちは！QAエンジニアの千葉さんが、AI開発の現場でどのように品質を守っているのか、そのユニークな取り組みを紹介してくれました。

最近、AI（人工知能）の進化が目覚ましいですが、その開発現場では、AI自身がコードの品質をチェックする、なんてことも始まっているんです。今回、アルダグラムのQAチームが取り組んでいるのは、AI開発プロセスを「Claude Codeのスキル」として整理し、チームみんなで使えるようにするというもの。

「スキル」と聞くと、プログラミングで何か特別な機能を作るイメージがあるかもしれませんが、ここではQA（品質保証）のノウハウを、AIに理解できる形にまとめたもの、と考えてください。例えば、「このコードはこういうテストをしてね」「このエラーが出たら、こうチェックしてね」といったQAの指示や手順を、AIが実行できる「スキル」として登録していくイメージです。

このチームでは、テストの分析からテストの設計まで、QAの専門知識をスキル化して、チーム全体で共有・活用しています。これによって、一人ひとりのQAエンジニアが持つ知見が、チーム全体の力になるんです。

さらに、品質をしっかりチェックするために、3つの段階で「ゲート」を設けています。まず、コードが書かれたら、機械が自動で基本的なチェック（静的チェック）を行います。これは、文法ミスや、よくある間違いがないか、人間が見る前にサッと確認するようなイメージです。

次に、AI（LLM、大規模言語モデル）によるレビューが行われます。これは、単なる間違い探しだけでなく、コードが意図した通りに動くか、もっと良い書き方はないか、といった、より高度なチェックをAIがしてくれるんです。まるで、経験豊富な先輩エンジニアがコードを見てくれるような感覚かもしれません。

そして最後に、git hooks（ギットフックス）という仕組みを使っています。これは、コードが変更されたり、保存されたりするタイミングで、自動的にチェックを実行してくれる仕組み。これにより、開発の途中で問題が見つかったら、すぐに開発者にフィードバックされ、大きな問題になる前に修正できます。

この「静的チェック×LLMレビュー×git hooks」という3層のチェック体制は、開発のスピードを落とさずに、AI開発の品質をしっかり高めていくための工夫と言えます。AIがAI開発を助ける、まさに未来の働き方の一端を見せてくれる事例ですね。