個人開発のコードベースに健康診断を：CodeCompassをMVPリリースした話

• URL: https://zenn.dev/noragrammer/articles/codecompass-mvp-202606
• 日付: 2026-06-24
• Tier: Tier 3
• 要旨: AIにコードを書かせていると「動く」と「健全」が別問題になる。CodeCompassは git の変更履歴と AST 解析から「変更頻度×複雑度」を自動計算し、リポジトリ内の危険ファイル（ホットスポット）を検出するコードベース健康診断ツール。検出結果を GitHub Issues・PR コメントとして報告し、「ここを直すとコードベース全体が締まる」という指摘を出すが、実際の修正判断はユーザーに委ねる。企業向けツール CodeScene の核心ロジックを個人開発者・小チーム向けに軽量実装した形。

詳細

CodeCompass MVP実装の詳細。設計思想は「必要な情報だけを蒸留して渡せば、AIは勝手に設計判断をし始める」。スコア計算式は (変更頻度×複雑度)/LOC。分母に LOC を使うことで、ただ大きいだけのファイルが過大評価されるのを防ぐ。検出したホットスポット情報はコード本文ではなく構造化 JSON（スコア・複雑度・変更回数・caller/callee 数）として渡し、判断のブレを防ぐ。現在のMVPは GitHub Actions CI経由のみ対応（ローカル単体実行は git log –since=90.days が不正確になるため非サポート）。対応言語は .js / .py のみで複雑度解析実施、TypeScript・Ruby は未対応。導入は sparse-checkout でCodeCompass単体をダウンロード、npm install、分析対象リポジトリに 2 つのワークフロー（codecompass.yml で PR コメント投稿、hotspot-alert.yml で Issue 自動起票）を登録する形。ホットスポット情報の構造化データを将来的にリファクタリング提案エージェントに渡す連携も設計段階。