AIコードレビューの知見をファイルに自動蓄積する
AIエージェントにコードレビューさせる際、レビュー結果を使い捨てにせず、アーキテクチャやドメインの知見をファイルに永続化する仕組みを追加した。
レビューテンプレートの末尾に「知見永続化フェーズ」を設ける:
## Knowledge Persistence
レビュー中に発見した以下の知見をファイルに追記してください:
- **アーキテクチャ知見** → `skills/clean-architecture-reviewer/references/knowledge.md`
例: 「このプロジェクトではrepository層でneverthrowを使う」
- **ドメイン知見** → `skills/product-owner-reviewer/references/knowledge.md`
例: 「storyのpriorityは0が最高優先度」
次回のレビューではこの知見ファイルが自動的にコンテキストとして読み込まれるので、同じ指摘を繰り返さず、プロジェクト固有の判断基準が蓄積されていく。
実質的に「レビュアーが学習する」仕組みをファイルベースで実現している。RAGのようなベクトルDBは不要で、Markdownファイルの追記だけで機能する。