SonarQubeのような従来の静的解析ツールと比較して、エンジニアリングのAIコードレビューには3つの差別化された利点があります：
1.フルスタックの文脈理解
従来のツールはファイル単位で分析するのが一般的でしたが、Engineeringはフロントエンドとバックエンドのコード、インフラストラクチャの定義（Terraformなど）、関連ドキュメントまで含めた完全なコンテキストを構築します。例えば、次のようなことがわかります：
- フロントエンドのAPIコールとバックエンドのインターフェイスのバージョンの非互換性
- モデル変更に対応するデータベース移行スクリプトの欠落
この種のクロスコンポーネント問題は、マイクロサービス・アーキテクチャで特によく発生する。
2.意図を特定する能力
コードの変更履歴、PRの記述、プロジェクトのナレッジベースを組み合わせることで、このプラットフォームは以下のことが可能になる：
- 意図的なデザインパターン」と「修正が必要なコード臭」の区別
- セキュリティ脆弱性に対して、単なる警告ではなく、実行可能な修正を提供する
テストによると、従来のツールよりも誤報率が低い62%
3.フィードバックの仕組みを学ぶ
このプラットフォームは、開発チームのレビュー提案の採用パターン（特定のルールを無視することが多いなど）を記録し、フィードバック戦略を徐々に調整します。エンタープライズ版もサポートしています：
- 社内コーディング規範に準拠したレビュールールのカスタマイズ
- シニアエンジニアのコードスタイルをチーム標準に変換する
- 社内標準に準拠したコードテンプレートの自動生成
実際の例では、エンジニアリングにアクセスできるチームは、コードのレビューに費やす時間が平均40%短縮され、重大な欠陥の検出に費やす時間が28%増加している。
この答えは記事から得たものである。エンジニアリング：GitHubの自動コードレビュー、ドキュメンテーション、チームレポートプラットフォームについて
