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解決する課題

OpenQodexは、コードをプッシュする前にローカルで実行される自動化された多段階のコードレビュープロセスを提供します。静的解析ツールとAIコーディングエージェントの間のギャップを埋め、コードの変更が決定論的なスキャナーとAIレビューアの両方によって精査されることを保証し、バグ、セキュリティ脆弱性、リンティングの問題を検出します。

仕組み

OpenQodexは主に2つの段階で動作します。まず、変更されたファイルに対して専用のスキャナー（SemgrepやGitleaksなど）を実行し、潜在的な問題を特定します。次に、AIレビューア（Claude CodeやCodexなど）にこれらの調査結果を評価させます。AIは、各スキャナーの検出結果を受け入れるか拒否するかの理由を提示する必要があります。このシステムはローカルの開発環境やコーディングエージェントと統合され、設定された重大度しきい値を満たさない場合にコミットをブロックする「プッシュゲート」として機能します。

対象ユーザー

AIコーディングエージェント（Claude Code、Cursor、Clineなど）を使用しており、外部の不透明なクラウドベースのレビューサービスに頼ることなく、ワークフローに厳格で自動化された品質管理レイヤーを追加したい開発者向けに設計されています。

ハイライト

• 未レビューまたは重大度の高い問題を含むコードのプッシュを防ぐ自動化された「プッシュゲート」。
• 従来の静的解析とLLMベースの推論を組み合わせた多段階検証。
• シークレット、セキュリティ、依存関係、リンティングのための22種類の組み込みスキャナーをサポート。
• 拡張可能なアーキテクチャにより、安全な信頼ベースの承認プロセスを通じてGitHubからカスタムスキャナーを追加可能。
• HTML、Markdown、JSON、SARIFなど、複数の形式で包括的なレポートを生成。