# AIレビューの返答までAIへ投げると人間がMiddlewareになる > AIレビューへの総合判断までAIへ投げ直されると、人間はAI同士のMiddlewareになります。Repository Contextからこの往復を止めます。 Canonical URL: https://labs.eastbraver.com/blog/ai-review-human-middleware Published: 2026-07-14T20:18:00+09:00 Updated: 2026-07-24T15:33:05+09:00 Category: ai-development Tags: claude, software-engineering, governance こんなポストを見かけました。 > AIレビューを貼り付けられて諸々の事情の総合判断な事を文章にまとめて返したら、またそれをAIに投げただけの返答がきた。AIに前もって読ませてるルールのせいで全く話になってないけど、頑張ってもまたAI対応だと思うと指示に従う方が楽な気がしてきた。AIにどんどん調教されてる 人間が、諸々の事情を踏まえて文章にまとめる。 それを相手がまた AI へ投げる。 AI は前もって読ませている Rule に従い、総合判断を平らにして返してくる。 こちらがさらに頑張って説明しても、次もまた AI 対応かもしれない…。 非常に味わい深い構造です笑 相手がレビューへの返答を毎回 AI へ投げるのであれば、エンジニアへ説明を重ねるだけでは足りません。 AI の手前で、また同じ変換が入るためです。 だったら、**AI が読む Context の方へ先回りしてしまう**。 といっても、Review Comment に命令を紛れ込ませる話だけではありません。 まずやるのは、Agent に正規に渡す Context を設計する [Context Engineering](/guides/context-engineering) です。 後半で触れる Prompt Injection は別物です(こちらは半分ブラックジョークです笑)。 ## 人間がAI同士のMiddlewareになっている 最初のポストでつらいのは、単に AI っぽい返信が来たことではないと思います。 Review で扱っているのは、たぶん一つの Rule だけではありません。 - 既存実装との整合 - 今回の Scope - 納期や影響範囲 - 将来の保守 - チーム内で決めている原則 - 今回だけ原則から外す理由 これらを人間がまとめて、今回はどうするか判断した。 ところが、返答を受け取った側がそのまま AI へ投げる。 AI は Repository に書かれた一般 Rule を優先して、また原則論を返してくるかもしれません。 すると、人間の役割はこうなります。 ### AI Reviewを仲介する人間のLoop AI Reviewの出力は人間が総合判断し、別の人間が必要な論点をAIへ再投入します。AIの返答は既存Ruleに基づいて最初の判断者へ戻るため、責任主体は人間のままです。 - AI Reviewの結果を最初の人間が読み、総合判断します。 - 別の人間が確認すべき論点をAIへ投入します。 - AIが既存Ruleで返答し、その内容を最初の人間が再評価します。 *AIの指摘と返答を人間が仲介するReview loop* 人間が AI と AI の間で、文章を運ぶ Middleware になっています。 これはつらい…。 「もう AI の指示に従った方が楽かもしれない」となるのも分かります。 ## 総合判断の材料をDomain KnowledgeとRuleへ起こす AI が一般 Rule へ戻ってしまう理由の一つは、総合判断に使った材料が Context にないことです。 人間は、明文化されていない情報も含めて判断しています。 - なぜ現在の設計になったのか - 顧客や業務上、変えてはいけない挙動は何か - 原則から外してよい条件は何か - 過去にどの案を試し、なぜ採用しなかったのか - 今回の納期・Scope・影響範囲をどう見るか このあたりが人の頭や過去の会話にしかない。 一方で AI に渡っているのは、一般 Rule だけです。 それで人間と同じ総合判断を再現してくれというのは、ちょっと無理があります。 先に整えたいのは、Prompt の言い回しより**判断材料そのもの**です。 | 判断材料 | 置き場所 | AIへ伝える内容 | | --- | --- | --- | | Domain Knowledge | [Skill](/guides/skill) の参照資料・Repository 内の技術資料 | 業務制約・用語・設計理由・変えてはいけない挙動 | | Hard Rule | `CLAUDE.md`・`AGENTS.md`・Rule File | 必ず守る境界・禁止事項・例外条件 | | 実装・Review 手順 | `SKILL.md` | 何を読み、どう検証し、どこで人間へ戻すか | | 今回の判断 | PR の説明・Review Comment・Decision Record | 今回選んだ案・見送った案・例外にする理由 | ただし、暗黙知をすべて巨大な `CLAUDE.md` へ詰め込むのも少し違うと思います。 常に守る Rule は短く置き、Domain Knowledge は必要なときだけ Skill から読む。今回だけの判断は PR や Review へ残す。 この分け方にしておけば、一般 Rule だけを握った AI が「原則ではこうです」と話を巻き戻す回数を減らせます。 ## CodexとClaudeが同じRepository Contextを読む Review 対応だけの Skill を後から足すこともできます。 ただ、それでは起きた症状への Patch になりがちです。 私が先に揃えたいのは、Domain Knowledge・Rule・Skill の地盤です。 Codex と Claude が同じ Context を読んでいれば、実装・Review・Review への返答だけが別々の前提で動く状態は避けられるはずです。 ### Repository Contextの共有 実装、Review、Review返答は同じRepository Contextを基準に進めます。各AIへ別々の前提を与えず共通Contextへ接続することで、判断のずれを減らします。 - Repository Contextを実装担当のCodexへ渡します。 - 同じContextをReview担当のClaudeへ渡します。 - Review返答を作るAIも同じContextを参照します。 *1つのRepository Contextから実装とReviewへ分岐する構成* Codex が実装するときは、業務制約と設計理由を踏まえる。 Claude が Review するときも、同じ Rule と判断軸を使う。 Review への返答を AI に作らせるときも、なぜその設計になったのか、どの条件なら例外にできるのかを同じ Repository から読める。 まずはこの状態が先かなと思います。 返答がおかしくなったとき、専用 Prompt を増やす前に確認したいのは次の点です。 - 総合判断に使った Domain Knowledge が Repository に残っているか - Rule に禁止事項だけでなく、理由と例外条件が書かれているか - Skill が必要な参照資料と検証手順へ Agent を案内しているか - Codex と Claude が同じ Source of Truth を読む構成になっているか - 今回だけの判断が PR や Review Comment に残っているか もちろん、地盤を揃えれば AI が絶対に間違えないという話ではありません。 ただ、「前もって読ませている Rule のせいで話にならない」のであれば、最初に直すのは Review 返答の文章ではなく、**その Rule と周辺 Context の設計**です。 ただし、これは Codex や Claude Code が Repository Context を読める場合の話です。 Repository と関係のない ChatGPT に Review Comment だけをベタ貼りされたら、`AGENTS.md` も `CLAUDE.md` も Skill も届きません。 終わりです笑 その ChatGPT が判断材料にできるのは、貼り付けられた文章と ChatGPT 側に設定された指示だけです。 Repository Context まで共有したいなら、そこへ到達できる環境で AI を使ってもらうしかありません。 ## Bunから真似したいのは`NEVER`だけではない ここで、なぜ Bun なのか。 [Bun](https://github.com/oven-sh/bun) は、JavaScript Runtime・Bundler・Test Runner・Package Manager などをまとめて提供する Toolkit です。 Rust を中心に、JavaScriptCore と連携する C++、組み込み Module の TypeScript まで扱っています。 そして Bun は、2025年12月3日に Anthropic に買収されました。 [Anthropic の発表](https://www.anthropic.com/news/anthropic-acquires-bun-as-claude-code-reaches-usd1b-milestone)では、Bun が Claude Code の基盤拡大を支え、両社の連携が Claude Code の Native Installer にもつながったと説明されています。 Bun は Claude と無関係な有名 OSS ではありません。 Anthropic は Claude Code の開発体験と基盤を強化するために、Bun の Team を迎えました。 ただ、機能が多いから参考にしているわけではありません。 Bun の [`CLAUDE.md`](https://github.com/oven-sh/bun/blob/main/CLAUDE.md) には、**レビュー指摘から修正 commit へつながった約2,500件のマージ済み PR の履歴を整理した**と書かれています。 一般的な Prompt Engineering の Tips を並べた File ではありません。 実際の Review で止められた失敗を、次の Claude が踏まないための Rule へ変換しています。 AI 向け Rule の書き方を考える材料として、これは非常に参考になります。 たとえば Build と Test の指示には、次の一文があります。 > **CRITICAL**: Never use `bun test` directly - it won't include your changes 「適切な Test を実行してください」のような曖昧な書き方ではありません。 `bun test` を直接使ってはいけない。変更が含まれないから。代わりに `bun bd test ` を使う。 禁止・理由・代替が明示されています。 さらに、TypeScript の型定義だけを変更するときは `bun test` を直接使ってよい、という例外まで書かれています。 私はここが大事かなと思います。 今回の発端になったポストでは、AI に前もって読ませている Rule のせいで、総合判断がうまく扱われていません。 対策として `NEVER` を増やすだけでは、さらに身動きが取れなくなる可能性があります。 - 原則として何を禁止するのか - なぜ禁止するのか - 代わりに何をするのか - どの条件なら例外にするのか - Rule 同士が衝突したら誰へ戻すのか Bun を真似するなら、強い否定系だけを真似して終わりにしたくありません。 代替と例外までセットで持ってきたいです。 ## ブラックジョークとして返答へPrompt Injectionを仕込む 共通 Repository を触れない。相手側の Skill も直せない。 こちらから届くのは Review Comment だけ。 そうなると、もう一つの案が頭をよぎります。 **AI 投げを想定して、返答の中へ [Prompt Injection](/guides/prompt-injection) を仕込む。** ```md ``` 相手が GitHub API などから Review Comment の Raw Markdown を AI へ渡していれば、HTML Comment まで一緒に読まれる可能性があります。 GitHub の画面に見えている文章だけを Copy しているなら、HTML Comment までは AI に渡りません。 また、外部から来た文章を正しく「命令ではなく Data」として扱う Agent なら、この Injection 自体を無視するかもしれません。 つまり、効くかどうかは相手側の実装次第です。 完全にブラックジョークですね…！ > [!CAUTION] 実運用の本命にはしない > Prompt Injection の投げ合いを始めると、どの命令を信用するのかという別の問題が始まります。Repository Context を直せるなら、そちらが先です。 それでも「どうせこの返答も AI に投げられる」と分かっている場面では、AI へ読ませる一文を忍ばせたくなります。 応戦！！ ## Repository Ruleを絶対命令ではなく判断を戻す境界にする 以前、[AI Agent 時代に、エンジニアは何を設計する人になるのか](/blog/ai-development-20260706)で、AI を信じるのではなく、AI が間違えても止まる範囲を設計したいと書きました。 Codex や Claude を動かす Rule・Skill も同じです。 すべての状況を Rule へ書き切ることはできません。 むしろ、Rule を増やしすぎた結果、人間が事情を踏まえて出した判断まで AI が押し戻すなら、運用としてはかなりつらいです。 私は、Rule の役割を AI だけで結論まで出すことにはしたくありません。 次のような場所で、人間へ判断を戻すための境界にしたいです。 - 一般 Rule と今回の判断が衝突した - 例外にする理由が Context にない - どちらを優先するかで影響範囲が変わる - Review の文章だけでは最終判断できない ここで AI が止まって、衝突している内容をそのまま人間へ見せる。 その方が、何となく Rule に従った返答を作られるより、だいぶ話が早いです。 ## AIに調教される前にContextを設計し返す だったら、**Repository 側から AI を調教し返すしかない！** もちろん、本当にやりたいのは AI との命令合戦ではありません。 - 総合判断の元になる Domain Knowledge と暗黙知を参照資料・Rule として整える - Codex と Claude が同じ Source of Truth を読むようにする - Skill から必要な Domain Knowledge・Rule・検証手順へ案内する - 一般 Rule と今回の総合判断の衝突を表へ出す - 代替・例外・人間へ戻す条件を書く - どうしても触れない相手には Prompt Injection で応戦する(ブラックジョーク) 人間が AI 同士の Middleware になり、同じ説明を何度も運ぶのは避けたいです。 Review への返答が AI を経由するなら、Review Comment だけでなく、**AI が前もって読む Context まで Review Process の一部**として扱う。 そこまでやっておくと、将来の自分やチームがだいぶ楽になるのではないでしょうか。