Claude と Codex の二刀流レビュー：別系統AIで盲点を炙り出す

見る角度を分けたレビュー役を並べても、同じ系統で揃えると穴の位置は変わりません。ずらすのに効くのは観点の数ではなく、モデルの家系のほうです。

コードの誤りや規約違反、握りつぶされた例外や黙って失敗する処理、コメントと実装の食い違い、テストの抜けやカバレッジ、型の設計。公開されているプラグインの構成で、それぞれ見る角度が違います。

この類のミスは、見落としても CI が必ず赤くなります。別系統 AI の指摘と、機械的な関所が二重の網になっていて、どちらか片方でも掛かればそこで止まる形です。

設計の良し悪し、見落とした副作用、命名や責務の置きかたといった「意味」の判断は、AI と、最後は人の受け持ちです。ここを取り違えて、決まった語が含まれているかのような代理指標で文章や設計の質を測ろうとすると、たいてい外します。形式や事実の判定は機械に任せ、意味の良し悪しは人とAIで見ます。 この切り分けが、二刀流の土台です。

画面とサーバーのやり取りの形や、データベースの列の定義といった「契約」に関わるところは、着手前に現物を直接確認し、それを唯一の正として仕様に書き出してから実装に入ります。推測で書いた仕様をそのまま実装に渡すと、ズレが下流まで伝播するからです。地味ですが、これが手戻りをいちばん減らしました。

その往復を回せるからこそ、1人でもチーム並みの目を変更にあてられます。なぜそれだけのレビューを罪悪感なく回せるのかは、開発側の AI のコスト構造に関わる話なので、追って別の記事で書きます。

書いた本人の思い込みからも、単一モデルの癖からも半歩離れたところで、欠陥が見つかり、固定されます。人手を増やさずに品質を底上げする現実的な手立てが、ここにありました。

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こうして二重三重に目を通しながら作っているのが PentaTrail / CTEM です。外から見える会社の攻撃面を、AIで継続的に把握するサービスです。