Anthropic 公式が教える手動コードレビューのスキル化——AI に自己チェック＆自己修正させる方法
- AI がコード修正後、コンパイルエラー・型チェック・テスト・linter といった信号は AI 自身で確認できます。しかし、あなたにしか分からないチェックは毎回手動で確認する必要があります。
- Claude Code チームの提案：毎回手動で行っているチェックを平易な言葉で書き出し、スキルとして保存すれば、AI が自己実行・自己修正します。最小のものは十数行で済みます。
- チェックの質と同じくらい重要なのが「配置場所」。あなたが呼び出すか、コード生成スキルに組み込むか、スキル完了後に自動で次を呼ぶか、すべての PR に適用するか——後の段階ほど手間は減りますが、変更は難しくなります。
- Anthropic の Claude Code チームが日常的に使うのは4つのスキル連携：
/code-review（バグ発見）→/simplify（diff 整理）→/verify（アプリ実行確認）→ UI 変更時は独自の/design（DESIGN.md と照合）。 - コストも明記：一度スキルを読み込むとセッション終了までコンテキストに常駐するため、チェーンが長いほどトークン消費が増加。さらに
/verifyと/code-reviewは v2.1.215 以降、明示的に呼び出した場合のみ実行されます。
AI がコード修正後、どのチェックは自動で、どれが手動なのか
Anthropic 公式チームが、Claude Code で検証ループ（verification loop）を構築する方法を公開しました。普段手動で行っているチェック手順を、自動化されたスキル（Skill）にして AI に自己修正させるというアプローチです。著者は Claude Code チームの Delba de Oliveira 氏で、7月22日公開です。
簡単に言うと、検証ループとは Claude がコード作成後に自分でチェックし、問題を見つけたら自分で修正する仕組み。あなたが画面の前で監視している必要はありません。
現在のあなたの作業を想像してみてください。AI に機能修正を頼んで「完了」と言われたら、ページを開いて操作を確認し、ログをチェックし、ブラウザの幅をスマホサイズに縮めて確認する——この一連の動作を毎回自分でやっているはずです。この「毎回の手動チェック」をスキル化するのが狙いです。
まず AI の作業フロー全体を見てみましょう。
この図には本文に書かれていない重要な詳細があります。検証に失敗した場合、矢印は「アクション」ではなく「コンテキスト収集」に戻ります。つまり AI は同じ情報のまま再試行するのではなく、状況を再調査してから次のアクションを決定するということです。
検証の一部は AI が元々実行しています。コードベースには機械が直接読めるシグナルが存在するからです。コンパイラエラー、型チェック失敗、テスト失敗、linter の警告——これらが出れば AI は気づき、軌道修正できます。
問題はもう半分。エラーメッセージが一切出ないチェックです。
- コンパイラエラー
- 型チェック失敗
- テスト失敗
- linter の警告
- このボタンはスマホ幅で隠れないか
- このエラーログはユーザーのリクエスト本文を一緒に書き出していないか
- 今回のマイグレーションで列を削除したが、データは新構造に移行されたか
- この変更はチームのデザイン設計書に合っているか
右側の列は、機械的なシグナルが一切ありません。だから毎回あなたの手に戻ってきて、手動チェックが必要になります。この右側のチェックを AI が読めるシグナルに変換するのが次のステップです。
Claude Code に組み込み済みの6種類のチェック機能
ゼロから作る前に、既存のものを見ておきましょう。Claude Code には6つのチェック機能が組み込まれています。それぞれ役割が異なり、明示的に呼び出すものと自動実行されるものがあります。