# コードレビュー指摘事項生成 — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | IT・開発 |
| ユースケース | コードレビュー指摘事項生成 |
| WFパターン | `start → parameter-extractor(言語・コード抽出) → llm(レビュー分析) → template(レポート整形) → end` |
| RAG | なし |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/8z60AtRb0yZppgIi |

## 概要

レビュー対象のコードスニペットと使用言語を入力として、可読性・保守性・セキュリティ・パフォーマンス観点での指摘事項と改善コード例を生成する。

## デモ手順

1. DDF Web UI (`/dashboard`) を開く
2. 「コードレビュー指摘事項生成」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「IT・開発」、UC「コードレビュー指摘事項生成」が自動入力される
4. 「デモ生成開始」をクリック
5. 生成完了後、デモURLを顧客に共有


## テスト入力例

### 入力例1
```
言語: Python
```python
import sqlite3

def get_user(name):
    conn = sqlite3.connect('users.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(f"SELECT * FROM users WHERE name = '{name}'")
    result = cursor.fetchone()
    return result

def update_password(user_id, new_pass):
    conn = sqlite3.con
```


## 顧客への説明ポイント

- 「これは自動生成されたプロトタイプです。本番利用には追加の設計・開発が必要です」
- 「御社の実データ/ドキュメントを使えば、さらに精度の高いデモをお見せできます」
- 「Self-hostedなので、御社のデータは外部に出ません」

## AI品質評価コメント

検証済みYAMLから即時デプロイ

## 次のステップ（受託提案）

1. 顧客の実データでカスタマイズデモ（POC: 5-10万円）
2. 本番環境設計・構築（受託開発）
3. 既存システム（kintone/Salesforce等）とのAPI連携
4. 運用保守サポート