AIコードレビュアーのノイズ削減

初期の単一エージェントは誤検出が多く、開発者の信頼を失った。

推論ログを明示させることでAIの判断過程を可視化し、原因分析と精度向上を実現。

使用ツールを主要なものに絞り込み、雑音となる不要な解析を削減。

タスクごとに特化したマイクロエージェントを導入し、コンテキスト集中と精度向上を両立。

実運用で誤検出を51%削減し、プルリクあたりのコメント数も半減、開発者の信頼回復と効率化に成功。