Claude Code で OpenCodeReviewOCRを動かすスラッシュコマンドによるエンドツーエンドのコードレビュー【免费下载链接】open-code-reviewFast, efficient, battle-tested at Alibabas scale. Hybrid architecture code review tool: deterministic pipelines LLM Agent, precise line-level comments, built-in multi-language ruleset (NPE, thread-safety, XSS, SQL injection), OpenAI Anthropic compatible.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/open-code-reviewパッケージ化されたコマンドCommandをインストールすることで、OpenCodeReviewOCRを Claude Code 内でエンドツーエンドに実行できます——diff をレビューし、発見を High / Medium / Low に分類し、採用すべき修正を自動的に適用します。本記事では、plugin marketplace とコマンドファイル直接コピーの 2 通りのインストール経路、スラッシュコマンドの呼び出し方、review.mdに定められた公式ワークフローの 3 ステップを、実際の CLI 引数とソースコードの裏付けとともに解説します。読み終えると、Claude Code 上で「レビューして片付ける」自動コードレビュー環境をゼロから構築できるようになります。この統合が解決することOCR は diff ベースのコードレビューを駆動する CLIocrです。cmd/opencodereview/review_cmd.goが示すように、ocr reviewはワークスペースコミットブランチ区間のいずれのモードでも、LLM エージェントにファイルグループごとのレビューを実行させ、行レベルのコメントを生成します。しかし、この CLI を正しい引数で呼び出し、出力を評価し、修正まで適用する一連の手順を毎回手で打つのは冗長です。Claude Code プラグインはこの「正しい呼び出し方」をパッケージ化されたスラッシュコマンドとして提供します。/open-code-review:reviewと打つだけで、プロンプトがあなたのリクエストを解析し、適切なocr review引数を選択してレビューを実行し、コメントを分類・評価し、採用すべき修正を自動適用します。リポジトリに含まれるものリポジトリにはplugins/open-code-review/claude-code/配下に Claude Code プラグインが用意されています。コマンドのプロンプト本体はplugins/open-code-review/claude-code/commands/review.mdにあり、以下で述べるワークフローの正式な拠り所です。同ディレクトリには委任モード用のdelegate-review.mdも同梱されています。review.mdは frontmatterdescriptionを持つ純粋な Markdown です。Claude Code 固有の実行コードは一切含まれておらず、モデルに対して「どのocr引数を選び、出力をどう分類するか」を指示するプロンプトとして機能します。この構造が、後述する「他の agent への移植可能性」を支えています。インストール方法 1plugin marketplace推奨Claude Code 内で次の 2 つのコマンドを実行します。/plugin marketplace add alibaba/open-code-review /plugin install open-code-reviewopen-code-reviewこれにより/open-code-review:reviewスラッシュコマンドが登録され、/pluginを通じて更新可能な状態が保たれます。marketplace 経由なので、プラグインのバージョン管理と更新が Claude Code 側の仕組みに乗ります。方法 2コマンドファイルを直接コピーplugin marketplace をスキップしたい場合は、コマンドファイルを直接.claude/commands/に配置します。これは/open-code-review:reviewサフィックス無しとして登録されます。プロジェクトレベルリポジトリにコミットし、チームで共有mkdir -p .claude/commands curl -o .claude/commands/open-code-review.md \ https://raw.githubusercontent.com/alibaba/open-code-review/main/plugins/open-code-review/claude-code/commands/review.mdユーザーレベルマシン上のすべてのプロジェクトで利用可能mkdir -p ~/.claude/commands curl -o ~/.claude/commands/open-code-review.md \ https://raw.githubusercontent.com/alibaba/open-code-review/main/plugins/open-code-review/claude-code/commands/review.mdコマンドをサポートするその他の agentコマンドファイルは単一の frontmatter フィールドを持つ純粋な Markdown です——Claude Code 固有の内容は一切含まれていません。あなたの agent が同様のcommand規約ディレクトリから呼び出し可能なコマンドとしてロードされる Markdown プロンプトをサポートしている場合、上記のファイルコピー方法がそのままインストール経路になります。open-code-review.mdを agent がコマンドを読み込むディレクトリに配置し、agent のコマンド呼び出し方法に従って呼び出してください。プロンプト本文は agent に依存しません——モデルに対して、どのocr引数を選び、出力をどのように分類するかを伝えるだけです。ヒントLLM を自分で設定したくない場合は、委任モードをお試しください——ホスト agentClaude Codeがモデルを提供するため、別途 LLM を設定する必要がありません。委任モードは OCR 側で LLM を呼び出さず、cmd/opencodereview/delegate_cmd.goが示すように「ファイル選択・ルール解決・除外ロジック」という決定的エンジニアリングのみを担当し、実際のレビューはホスト agent 自身の LLM 能力で行います。使い方Claude Code でコマンドを名前で呼び出します。plugin marketplace 経由でインストールした場合は/open-code-review:reviewを、ファイルを直接コピーした場合は/open-code-reviewを使います。/open-code-review:review /open-code-review:review review this PR against main /open-code-review:review focus on race conditions in commit abc123プロンプトはあなたのリクエストを解析し、正しいocr review引数を選択します。引数なし → 作業領域モードstaged unstaged untracked、commit の言及 →--commit、ブランチ区間の言及 →--from/--toです。OCR の引数を直接透過的に渡すこともできます例/open-code-review:review --commit abc123や--from main --to feature。この「リクエストから引数を推論する」設計は、cmd/opencodereview/review_cmd.goの CLI 定義と対応しています。ocr reviewは引数なしでワークスペースモード、--from/--toでブランチ区間merge-base モード、--commit別名-cで単一コミットをレビューします。モードの決定ロジックはreviewModeFromOptionsreview_cmd.goにあり、--commitが最優先、次に--from--to、どちらも無ければ workspace という優先順です。コマンドが行うことコマンドのプロンプトはとても短く、3 ステップです。以下はplugins/open-code-review/claude-code/commands/review.mdに定義された正式なワークフローです。ステップ 1レビューの実行あなたのリクエストから推論した引数を用いてocr review --audience agentを呼び出します要件コンテキストが記述されている場合はオプションの--backgroundを追加。出力は5 分のタイムアウト内で取得されます。review.mdは引数選択のルールを次のように定めています。デフォルトユーザー引数なし: staged / unstaged / untracked の変更をレビューワークスペースモード--commitまたは--cが指定された場合: そのまま透過--fromと--toが指定された場合: そのまま透過任意--background 要件コンテキスト: 要件が正しく実装されているかをレビュー任意--background-file ./requirements.md: 同じコンテキストを Markdown ファイルから読み込みサニタイズされ8000 文字に制限。両方が設定された場合は--background-fileが優先stdout を全量キャプチャし、5 分のタイムアウトを設定ocrコマンドが見つからない場合:npm i -g alibaba-group/open-code-reviewでインストール--audience agentはcmd/opencodereview/shared_flags.goで「agentサマリーのみ表示」と定義されており、プログレス行を抑制して agent が解釈しやすいクリーンな出力を得るためのフラグです。--background/--background-file短縮形-b/-Bは同ファイルのaddBackgroundFlagsshared_flags.goで登録され、「--background-fileは--backgroundより優先」という仕様がコマンド定義そのものに反映されています。また--backgroundは CI/CD 統合のドキュメントでも「最も効果の大きい単一の引数」と位置づけられており、PR/MR タイトルなどの業務コンテキストを渡すことでレビュー精度が向上します。ステップ 2フィルタリングと評価各コメントをHigh/Medium/Lowに分類します。High: 明らかなバグ、セキュリティ問題、明確なミス、または精密な修正提案を伴う根拠のある指摘Medium: 合理的だがコンテキスト依存の懸念、スタイルパフォーマンス提案、または手動実装が必要な修正Low: 誤検知の可能性が高い、コンテキスト不足、些細な指摘、または意味のない提案低信頼度誤検知の疑い、些細な指摘、コンテキスト不足のコメントは黙って破棄され、その他は表示されます。ステップ 3修正採用すべき High / Medium 項目に対して修正を自動的に適用します。Agent Skill と異なり、このコマンドはデフォルトで自動修正します——「レビューして片付ける」ワークフローには適した選択であり、「diff を見せてほしい」ワークフローには向きません。Agent Skillskills/open-code-review/SKILL.mdの既定動作が「修正前に尋ねる」であるのに対し、コマンド版は「確認なしで修正する」方向にデフォルト値が振られている点が両者の最大の違いです。目的に応じて使い分けるのが正しい選択です。コマンドの裏側ocr reviewの実行フローreview.mdが呼び出すocr review --audience agentは、cmd/opencodereview/review_cmd.goのexecuteReviewContextで実行されます。この実装から、コマンド統合が前提とする CLI の動作を読み取れます。入力の検証と解決--from/--to/--commitはvalidateReviewRefsreview_cmd.goで「-で始まらない実在のコミット参照」であることを検証されます。これは ref オプション注入#112を防ぐセキュリティ対策で、agent 経由で自由な引数が渡される今回の統合シナリオでは特に重要です。LLM ランタイムの解決プロバイダモデルの解決、--max-tokensや--effortの解決を経て、internal/agentのエージェントが起動します。エージェントはファイルグループごとに並列デフォルト 8、--concurrencyで変更可でレビューを実行します。出力の発行--formattext / json / sarifと--audienceに応じて結果が整形されます。--format json --audience agentの組み合わせは、後続のツールが解析する機械可読出力として標準的な使い方ですCLI リファレンス参照。つまり、Claude Code コマンドはこの一連の CLI 機能の「薄いプロンプトラッパー」であり、モデルが正しい引数を選び、出力を評価する役割だけを担っています。カスタマイズコマンドがコードを変更する前に尋ねるようにしたい場合や、分類基準を厳しくしたい場合は、ローカルのプロンプトコピーを編集してください。Claude Code は呼び出しのたびにコマンドを読み直すため、再起動は不要です。具体的には次のような調整が考えられます。ステップ 3 の「自動的に修正を適用」を「ユーザーに確認してから適用」に変更するHigh / Medium / Low の分類基準をプロジェクトの品質水準に合わせて厳格化する--background-fileの読み込み上限8000 文字やタイムアウト5 分を自分の環境に合わせて調整するmarketplace 経由でインストールした場合も、/pluginでローカルファイルを開いて編集すれば同様に反映されます。関連項目Agent Skill——SDK レベルの同等物。同じ底層の CLI で、デフォルト値が異なります修正前に尋ねる。npx skills add alibaba/open-code-review --skill open-code-reviewでインストールでき、Anthropic Agent SDK のskill_pathsにも指定できます。委任モード——OCR の決定的エンジニアリングファイル選択・ルール解決だけを使い、LLM 推論はホスト agent が行うモード。LLM 設定が不要なため、サブスクリプション型 AI コーディングエージェントに適しています。Claude Code 用のdelegate-review.mdコマンドも同梱されています。CI/CD 統合——GitHub Actions / GitLab CI で同一のocr reviewコアコマンドを動かすレシピ。--backgroundや--format json --audience agentの実践的な活用法が詳述されています。【免费下载链接】open-code-reviewFast, efficient, battle-tested at Alibabas scale. Hybrid architecture code review tool: deterministic pipelines LLM Agent, precise line-level comments, built-in multi-language ruleset (NPE, thread-safety, XSS, SQL injection), OpenAI Anthropic compatible.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/open-code-review创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考