Qodo、Codex で AI コードレビューにコンテキストを統合

Qodo⁠（新しいウィンドウで開く） は、コードレビューとソフトウェア品質向上のための AI ツールを開発し、コーディングエージェントが変更対象のコードを理解するために必要な組織の知識を提供しています。共同創業者兼 CEO の Itamar Friedman 氏は、これを「コーディングエージェントの最高の相棒」と呼んでいます。

Qodo は GPT‑6 Astra をはじめとする OpenAI のモデルを活用し、エンジニアリングの知識収集、コードレビュー、ソフトウェア品質の監視を行っています。Qodo の Codex プラグインは、そのコンテキストとレビュー機能を開発者のコーディングセッションに組み込みます。

Itamar 氏によると、顧客の環境は 10,000 以上のリポジトリに及ぶこともあります。そうした環境では、局所的なコード変更が単体では正しく見えても、下流のサービスに不具合を引き起こす可能性があります。この課題に対処するため、Qodo はプラグインを開発し、Codex マーケットプレイスで公開しました。

「Codex は、局所的なタスクを効率よく完了することに非常に長けています」と Itamar 氏は語ります。Qodo のプラグインにより、Codex は Qodo の Agentic Toolbox を通じて、コードベースの知識、組織のルール、独立したレビューを利用できます。

こうしたコンテキストがあれば、Codex は異なる Git プロバイダーでホストされているリポジトリや、Kafka で接続されたサービスも含め、リポジトリをまたぐ依存関係を考慮できます。「Qodo はそうしたつながりを把握し、Codex がソフトウェア全体を見渡して P0 バグを見逃さないよう支援します」と Itamar 氏は語ります。

Codex はコードを書き始める前に、Qodo のプラグインを使って、関連するコードベースのルールや pull request の履歴、パターンを取得できます。Codex が変更を加えると、開発者が pull request を作成する前に Qodo がその変更をレビューし、同じセッション内で Codex に結果を直接返します。

Qodo で AI 開発者リレーションズ責任者を務める Nnenna Ndukwe 氏は、開発者がこのワークフローと Codex の GPT‑6 モデルを使って、機能開発や技術的負債の解消に取り組む様子を目にしています。開発者たちは、Codex によるコーディング作業から Qodo による独立したレビューへの引き継ぎを自動化しています。「開発者がそうした使い方をしているのを見てきました。GPT‑6 は非常に高い能力を備えているので、本当にわくわくします」と Nnenna 氏は語ります。

Itamar 氏は、コーディングエージェントとレビューエージェントを「陰と陽」にたとえます。一方がコードを作り、もう一方がそれを批判的に検証する関係です。それぞれの役割には専用の設定とコンテキストが必要で、複数のエージェントが関わることもあります。同氏が目指すのは、エージェント同士が指摘事項を議論し、「合意できないものだけを提示する」ことで、人間のレビューにつなげる仕組みです。開発者は計画とレビューを担い、未解決の問題を、エージェント間の議論、コンテキスト、開発者の過去の判断とあわせて確認できるようになります。

「そうすることで信頼が生まれるのです」と Itamar 氏は語ります。「プロセス全体がより効率的になると思います」と Nnenna 氏は付け加えます。「私たちの専門性を最も活かせる部分に力を注げるのです」

Qodo 社内では、Nnenna 氏が自身の自動化された開発ワークフローや知識業務で、GPT‑6 Astra の推論設定「超高」と「ウルトラ」を活用しています。

Nnenna 氏は、その週に達成したことや、次に注力すべき点、改善できる点を報告するよう Codex にスケジュールを設定しています。また、ソーシャルプラットフォーム上のエージェントを活用したエンジニアリングに関する議論を調査し、開発者向けコンテンツのアイデアを提案するためにも利用しています。自身によるコード変更については、作業内容を分析し、新規作成や改善が必要なエージェントスキルを提案するよう Codex にスケジュールを設定しています。

Itamar 氏は、すべての判断を言語モデルに委ねるのではなく、OpenAI が最近リリースした Decisions API を使って、開発の各段階で適用するルールやエージェントスキルを選択できると考えています。

同氏が挙げるのは、200 個のルールから確認が必要なものを Decisions API が選び、その後、言語モデルが該当するルールに沿って推論するという例です。これにより、選択の高速化と低コスト化を図りながら、レビューの品質も高められます。「Decisions API は、プロセスへの信頼をさらに高める大きな可能性をもたらしてくれます」と Itamar 氏は語ります。

Qodo のアプローチは、「人工知能の最も優れた部分と、従来のソフトウェアエンジニアリングやスクリプティングの最も優れた部分を組み合わせるものです」と Nnenna 氏は語ります。企業の知識がコーディングエージェントを導き、独立したレビューがその成果を確認し、残った課題を人間の専門知識で解決します。

これが、Itamar 氏の言うソフトウェアファクトリーの基盤となります。本番環境でソフトウェアがどう変化するかという理解に、コーディングエージェントとレビューエージェントを組み合わせ、顧客自身が構築し、所有できるシステムです。

Qodo は OpenAI とともに、コーディングエージェントが企業の経験をより幅広く活用し、開発者が最も重要な場面で判断力を発揮できる未来を築いています。