2026年1月、AIエンジニア「Devin」の開発元であるCognition Labsが、新たな武器をリリースしました。それが、コードレビュー支援ツール**「Devin Review」**です。
AIによるコード生成が爆発的に普及した現在、開発のボトルネックは「書くこと」から**「読むこと（レビュー）」**へと移っています。本記事では、この課題を解決するために生まれたDevin Reviewの正体と、その圧倒的な利便性を詳しく解説します。
1. Devin Reviewとは？ ——「コードのゴミ（Slop）」を排除する検閲官
Devin Reviewは、GitHubのプルリクエスト（PR）をAIが解析し、「人間が理解しやすい形」に再構成・要約・チェックしてくれるツールです。
公式が掲げるスローガンは**「AI to Stop Slop（AIで雑なコードを止める）」**。 AIエージェントが生成した大量のコードや、人間による巨大なリファクタリングなど、一目見ただけでは意図が掴めないPRを、瞬時に「読める」状態に変えてくれます。
2. 劇的にレビューを効率化する「4つの神機能」
従来のGitHubのdiff（差分）表示に限界を感じているなら、以下の機能は革命的です。
① インテリジェントなdiffのグループ化（Hunks）
ファイル名順に並んだ無機質な差分ではなく、関連する変更を「意味のある塊（グループ）」として自動構成します。各グループにはAIによる解説が添えられるため、紙芝居を読むように変更のストーリーを理解できます。
② 高精度な「コード移動（Move）」検出
GitHubでは通常、コードの場所を移動すると「削除」と「追加」として別々に表示され、中身が変わったのか単に移動したのか判別が困難です。Devin Reviewはこれを正確に検出し、**「これはリファクタリングによる移動です」**と明示します。
③ AIによるバグの自動フラグ付け
PR内の潜在的なリスクを3段階で評価し、自動でフラグを立てます。
- 🔴 Red: 明らかな論理ミス、致命的なバグ。
- 🟡 Yellow: 警告、エッジケースの考慮不足。
- ⚪ Gray: 情報共有、改善の提案。 これらはそのままGitHubのコメントとして引用することも可能です。
④ PR特化型チャット「Ask Devin」
PRの画面上で、AIに直接質問ができます。「この変更が他のモジュールに与える影響は？」「なぜこの関数を書き換えたの？」といった疑問に、コードベース全体の文脈を理解した上で答えてくれます。
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