# Alibaba の Open Code Review：インストールと初めてのレビュー
> Open Code Review 用のモデルを設定し、Git の変更を確認して、レビュー結果を確認します。委任モードでは、エージェント自身のモデルを使用します。
Source: https://ailoot.ai/blog/ja/alibaba-open-code-review/
Canonical: https://ailoot.ai/blog/ja/alibaba-open-code-review/
Language: ja
Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/)
Translation: guide-187
Revision: sha256-61ec1269ed13a9848888bdd0cb14bf15680fe4b5e941f97a79881c5fe9ac7238
[Ailoot ドキュメント：API、キー、連携](https://ailoot.ai/docs/)。
## Open Code Review の機能
重要なポイント
Open Code Review（OCR）は、コードをレビューするコマンドラインツールです。Git の変更を読み取り、設定した言語モデルにファイルを送信し、特定の行にひもづいたコメントを返します。これは追加のレビューであり、コードにエラーがないことの証明ではありません。
このプロジェクトは、Apache-2.0 ライセンスのもと、Alibaba の公式リポジトリで公開されています。README では、開発者はプログラムによるファイル選択とルールを、コードを分析するエージェントと組み合わせると説明しています。意味のある差分（Git の変更一式）がない場合にファイル全体を対象とする `ocr scan` もあります。
まず最初のレビューを行い、自分のコードに対するコメントを評価してください。あなたのプロジェクトでのトークン削減量は、ここでは測定していません。エージェントの結果を別途確認することが有用な理由については、[「完了」という虚偽の主張に関する記事](https://ailoot.ai/blog/ja/ai-agent-says-done/)で説明しています。
## リポジトリを準備して OCR をインストールする
このインストール方法では、Git 2.41 以降と npm が必要です。まず、秘密情報を含まないテスト用リポジトリを用意してください。エージェントはファイル全体を読み取り、コードベースを検索できます。また、作業ディレクトリモードでは、未追跡ファイルも対象に含まれます。新しいファイルも含めてリポジトリ全体を確認してください。選択したモデルに送信できないキーやデータが含まれていてはいけません。
```bash
git --version
npm install -g @alibaba-group/open-code-review
```
インストール後、`ocr` コマンドを使えるようになります。似た名前の無関係なパッケージではなく、公式 README でインストール方法とパッケージ自体を確認してください。
## モデルを設定してレビューを実行する
ターミナルで次を実行します。
```bash
ocr config provider
ocr config model
```
対話型インターフェースでプロバイダーを選び、API キーを入力してモデルを設定すると、接続が確認されます。キーは指定されたインターフェースに入力し、プロジェクトファイルやコミットメッセージには記載しないでください。レビューを実行する前に、選択したプロバイダーの料金体系を確認してください。OCR のライセンスが無料でも、モデル呼び出しが無料とは限りません。
プロジェクトディレクトリに移動して、レビューを実行します。`your-project` をプロジェクトへのパスに置き換えてください。
```bash
cd your-project
ocr review
```
このモードでは、`ocr review` はステージ済み、未ステージ、そして新しい未追跡の変更を確認します。コメントを JSON で保存するには、次を使います。
```bash
ocr review --format json --output result.json
```
レポートをコミットに自動的に追加しないでください。まず、機密性の高いコードやデータが含まれていないことを確認してください。変更の有無にかかわらず、ディレクトリ内のファイル全体をレビューする別のコマンドがあります。
```bash
ocr scan --path internal/agent
```
`internal/agent` は README の例です。プロジェクト内に存在するパスに置き換えてください。すべてをスキャンする前に、小さなディレクトリから始めて、コメントがどれほど有用か、実際にいくらかかるかを評価してください。
## レビューが有用かどうかを見極める方法
各コメントを開き、該当行を見つけて、問題を再現できるか確認してください。テストで修正を確認し、誤検知は別に記録してください。コメントがないことは、機能テストやアクセス制御の確認に代わるものではありません。
開発者は README の比較結果で、OCR は汎用エージェントより検出する問題の割合が低いと述べています。これは研究条件下における開発者の主張であり、あなたのプロジェクトの品質を測定したものではありません。ここでは、OCR の精度を独立に測定していません。
## 委任モードとの違い
通常モードでは、OCR に設定されたモデルを使います。委任モードでは、OCR がファイルを選択してルールを決め、その一方で、あなたの AI エージェントが自身のモデルを使ってコードをレビューします。このモードでは、OCR 用の別個のモデル設定や API キーは必要ありません。
README に記載された準備コマンド：
```bash
ocr delegate preview
ocr delegate rule src/main.go src/handler.go
```
パスは自分のものに置き換えてください。これらのコマンドを実行した後、分析を接続済みのエージェントに渡します。ファイルを準備しただけでは、まだコードレビューは完了していません。エージェントの料金と利用制限は引き続き適用されるため、「別のキーは不要」は「レビューは無料」という意味ではありません。
リポジトリでは、Claude Code、Codex、その他のエージェントとの連携が説明されています。Codex を使う場合は、まず[Codex スキルの仕組み](https://ailoot.ai/blog/ja/codex-skills/)を確認してください。別の対応ツールを使う場合は、[Kimi Code の紹介](https://ailoot.ai/blog/ja/kimi-code-install/)があります。通常のレポートを理解してから連携を接続し、レポートを読む代わりに連携を使わないでください。
## 実行しても結果が出ない場合
必要な Git のバージョンがインストールされていること、正しいプロジェクトディレクトリにいること、モデルへの接続が機能していることを確認してください。レビュー対象の変更がない場合、空の結果をコードベース全体のレビューと呼ばないでください。ファイル全体には scan を使います。見慣れないレポートひとつを根拠に、コミットを自動的にブロックしないでください。
コマンドは、固定されたリポジトリリビジョンの公式 README と照合しました。ユーザーのプロジェクトで有料の実行は行っていません。初回の試行が成功したと判断する基準は、根拠をもって確認または却下できる明確なコメントがあることです。
### 出典
- [公式ドキュメント](https://raw.githubusercontent.com/alibaba/open-code-review/486022daaf14f7142275eddb9b3cacc3cc5dadfa/README.md)
Ailoot 経由で AI モデルを利用したい場合は、[Ailoot](https://ailoot.ai/)をご覧ください。
## Alibaba の Open Code Review：インストールと初めてのレビュー：よくある質問
### OCRレポートに指摘がなければ、コードは正しいといえますか？
いいえ。意図したGitの変更が実際にレビューされたか確認し、機能とアクセス制御のテストも続けてください。指摘があれば参照行を見て再現し、誤検知は別に記録します。
### 委任モードならレビューは無料ですか？
いいえ。OCR専用のモデル設定を省き、接続中のエージェントへ解析を渡すため、そのエージェントの料金と利用枠が適用されます。プレビューやルールのコマンドは引き渡しの準備で、レビューの完了ではありません。
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