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User: January 21, 2026

January 21, 2026 Devin Review: AI to Stop Slop https://cognition.ai/blog/devin-review 詳細に解説してください。

Assistant: 以下は、Cognition の記事「Devin Review: AI to Stop Slop（2026-01-21公開）」の内容を、主張→背景→提案する解決策→使い方→狙いと含意、の順に噛み砕いて解説したものです。

以下は、Cognition の記事「Devin Review: AI to Stop Slop（2026-01-21公開）」の内容を、主張→背景→提案する解決策→使い方→狙いと含意、の順に噛み砕いて解説したものです。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

1) この記事が言いたいこと（問題設定）

記事の中心主張はかなり明快で、「今のボトルネックは“コード生成”ではなく“コードレビュー”だ」というものです。コーディングエージェントが普及して PR の本数が増え、しかも PR が巨大化しがちで、保守者・レビュワーの理解能力の上限を超えつつある——その結果「とにかく出す」ことはできても「良いものを安全にマージする」部分で詰まる、という見立てです。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

この「レビューが詰まる」状況を、タイトルの “Stop Slop（スロップ＝低品質な生成物が混ざる状態を止める）” と結びつけて、レビュー体験そのものを AI+UX で再設計する、というのが Devin Review の位置づけです。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

2) 背景：PRレビューは2011年で“発明”され、その後あまり進化してない

記事は「15年前に GitHub が PR レビューの標準を作った（そしてそこで止まった）」と言います。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

ここで指している“標準”の象徴が、PR の diff に対して行単位でコメントできる機能（2011年に GitHub が告知）です。 The GitHub Blog

つまり、PR という仕組み自体は強いが、巨大 PR / 複雑 diff / 生成コード大量流入の時代に最適化された「読み方」「理解の足場」「文脈の呼び出し」「信号対雑音」の設計は、まだ弱い——という問題意識です。

3) “Lazy LGTM problem”＝大きいPRほど「よく分からんがLGTM」が起きる

小さい PR は読みやすい。ところが PR が大きくなると、読み切れず、議論も追えず、結果として “Lazy LGTM”（惰性のLGTM） が発生する、と記事は呼びます。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

これは「レビュワーが怠けている」という道徳の話というより、

• 変更が散らばっていて“筋”が追いにくい
• rename/move が混じると diff が崩壊して見える
• PR 外の文脈（既存実装・関連モジュール）に飛ぶ導線が弱い
• そもそも PR 数が多すぎて一つに割ける注意力が少ない

みたいな 認知負荷の設計負け です。

記事はさらに「プロトタイプでは“すごく生産的”に感じるのに、現実の出荷物は期待ほど良くない」というギャップを「現代の大きな謎」みたいに語っていて、要するに “書く速度”が上がったぶん、“理解・統合・品質保証”が追いつかない という構図を押し出しています。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

4) Devin Review がやること：レビューの3工程にAIを差し込む

Devin Review は「PRをマージする前に、変更を“素早く・完全に理解”できるようにする」ための AI ツール、という説明です。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

記事の機能は大きく3つに整理されています。

A. 読みやすくする：intelligent diff organization（差分の賢い再編）

GitHub の diff は基本「ファイル名順」で出る。そこで Devin Review は、変更を解析して 論理的に繋がる変更をまとめ、読む順序（hunkの並び）を作り、各hunkを説明する、としています。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

狙いは「上から順に読めば“PRの筋”を追える」状態を作ること。記事はそれを「賢い同僚が横で順に説明してくれるみたい」と表現しています。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

さらに、rename/move の扱いで GitHub diff が「全削除＋全追加」に見えてしまう問題に対して、Devin Review 側で “移動/コピー”を検出して騒がない（＝読み手の負担を減らす）とも書かれています。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

B. 文脈を引き出す：レビュー画面内のインタラクティブ・チャット

diff を読んでいて「これどこで使われてる？」「既存仕様は？」となった時、GitHub の標準導線は実質 “検索” しかない。そこで Devin Review は PRのdiffをレビュー画面内の Ask Devin セッションにつなぎ、コードベース理解込みでその場で会話できる、と説明しています。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

ポイントは「レビューから離れずに」疑問を潰せることです。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

C. バグを拾う：AI Bug Detection（信号のある指摘に寄せる）

「GitHub は PR のバグを捕まえない（CIやlint頼み）」、かつ「既存のバグ検出ツールはスパムっぽくて低シグナルに見られがち」という前提を置いて、Devin Review では diffをスキャンして問題点を列挙し、深刻度で色分け（赤=バグの可能性高、黄=警告、灰=参考） するとしています。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

そして重要なのが、AIの指摘を“別システムの通知”にせず、普段どおりのコメントバブル運用の中で、コピペ・dismiss できる形にしている点です。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

（「AI指摘がレビューの雑音になって逆に疲れる」問題を、UIで抑えにいっている。）

5) 使い方（導入の軽さが売り）

記事には「早期リリース中は無料」「public/private を含む GitHub PR で動く」とあります。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

利用方法は3つ：

1. Devin ユーザー：app.devin.ai/review から自分の open PR を見る Cognition_Devin_Review_AI_to_St…
2. 誰でも：PR URL の github を devinreview に置換（public PR はログイン不要） Cognition_Devin_Review_AI_to_St…
3. 誰でも：リポジトリ内で npx devin-review {pr-link} Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

6) この設計が狙っている“本当の改善点”（一段深掘り）

この記事の面白いところは、「AIで“正しいレビューコメント”を自動生成する」よりも先に、人間が理解する速度を上げる方向に重心を置いている点です。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

レビューは（極端に言うと）

• 生成：書く
• レビュー：読む→文脈を取りに行く→危険を見つける→責任を持ってOKする で、後者は “圧縮しにくい” 作業です。だからこそ Devin Review は、
• 読む順番を再構成して理解の筋を作る Cognition_Devin_Review_AI_to_St…
• 文脈取りを会話でショートカットする Cognition_Devin_Review_AI_to_St…
• 「指摘の洪水」ではなく深刻度で整流する Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

という「認知負荷のデザイン」を前面に出しています。 言い換えると、“スロップ”を止める方法を、生成側ではなく統合側（レビュー）で実装しようとしている。

7) 記事中のスタンス：まだ“始まり”で、ユーザーの声で速く更新する

最後に、これは完成形ではなく「スタート地点」で、ユーザーフィードバックを受けて頻繁に更新していく、という締めです。 Cognition_Devin_Review_AI_to_St…

（個人的な読みとしては、ここまで「UI」と「レビューの読み方」に踏み込むのは、“AIの指摘精度”だけでは勝てないのを分かっていて、最終的な差別化を“レビュー体験の設計”に置いている、という宣言にも見えます。）