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Tao Xin b523997b54 docs: enforce responsible AI usage (#1037)
* docs: enforce responsible AI usage

- add the development-assistance rules to AGENTS.md and CONTRIBUTING.md in every locale
- state the AI policy in SECURITY.md
- require AI/LLM disclosure in the issue and pull request templates
- keep the local-reproduction checkbox out of the AI disclosure group
- forbid AI co-author trailers in the commit command
- keep CONTRIBUTING.ko-KR.md and the Korean docs page identical
- import AGENTS.md from CLAUDE.md so Claude Code actually loads the rules

* docs: rewrite AI-usage policy text in original wording

The AI-Assisted Development section (CONTRIBUTING + docs, all locales) and
the SECURITY.md AI Policy were adapted closely from third-party sources
(Kazumi, GPL-3.0; Homebrew, unlicensed). Rewrite the borrowed prose in our
own words with the same meaning, and drop the unrelated Local Reproduction
checkbox from the bug-report template.

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Co-authored-by: kite <lizhengfeng.lzf@alibaba-inc.com>
2026-09-10 22:11:31 +08:00

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Raw Permalink Blame History

OpenCodeReviewへのコントリビューション

OpenCodeReviewへのコントリビューションに興味を持っていただきありがとうございますタイポの修正、バグ報告、新機能の実装など、あらゆる貢献が重要です。

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行動規範

このプロジェクトに参加することで、敬意と包摂性のある環境を維持することに同意したことになります。すべてのやり取りにおいて、親切かつ建設的であるよう心がけてください。

コントリビューションの方法

コードを書く以外にも、さまざまな貢献の方法があります:

  • バグ報告 — 何か壊れているものを見つけましたか再現手順を添えてissueを開いてください。
  • 機能提案 — 改善のアイデアがありますか?GitHub Discussionsで会話を始めるか、Feature Request issueを開くことができます。
  • ドキュメントの改善 — タイポの修正、説明の明確化、例の追加など。問題の報告にはDocumentation Issueを開くこともできます。
  • プルリクエストのレビュー — 他のコントリビューターのコードレビューを手伝ってください。
  • コードを書く — バグ修正、機能追加、パフォーマンス改善など。

はじめに

前提条件

セットアップ

# 1. GitHubでリポジトリをフォーク

# 2. フォークをクローン
git clone https://github.com/<your-username>/open-code-review.git
cd open-code-review

# 3. upstreamリモートを追加メインリポジトリから更新を同期するため
git remote add upstream https://github.com/alibaba/open-code-review.git

# 4. プロジェクトをビルド
make build

# 5. テストを実行
make test

すべてパスすれば、コントリビューションの準備完了です。

注意: upstreamリモートはコントリビューターにとって読み取り専用です — メインリポジトリから最新の変更を取得するために使います。upstreamに直接プッシュすることはできません。すべてのコントリビューションは自分のフォークoriginにプッシュし、Pull Request経由で提出する必要があります。

開発ワークフロー

ブランチ運用

mainからフィーチャーブランチを作成します:

git checkout main
git pull upstream main
git checkout -b feat/your-feature-name

変更の種類を示すプレフィックスを使用してください:

プレフィックス 用途
feat/ 新機能
fix/ バグ修正
docs/ ドキュメントのみ
refactor/ コードのリファクタリング(動作変更なし)
test/ テストの追加・更新
chore/ ビルド、CI、ツーリングの変更

コミットメッセージ

Conventional Commits形式に従ってください:

<type>(<scope>): <short summary>

[optional body]

例:

feat(agent): add support for custom tool definitions
fix(llm): handle timeout errors in Anthropic API calls
docs(README): update configuration examples

ライセンスヘッダー

すべてのソースファイル(.go.sh.js.mjs.ts.tsxにはSPDXライセンスヘッダーが必要です。新しいファイルを作成した後、以下を実行してください

make license-add

このコマンドは必要なヘッダーを自動的に追加します。CIはヘッダーが不足しているPRを拒否します。

コード品質

変更を提出する前に、すべてのチェックをパスすることを確認してください:

# フォーマット、リント、ライセンスヘッダーの検証
make check

# レース検出付きでテストを実行
make test

# ビルドが成功すること
make build

プロジェクト構成

├── cmd/opencodereview/   # CLIエントリーポイント
├── internal/
│   ├── agent/            # レビューエージェントのロジック
│   ├── config/           # 設定管理
│   ├── diff/             # Git diffのパース
│   ├── llm/              # LLM APIクライアントAnthropic & OpenAI
│   ├── model/            # データモデル
│   ├── session/          # レビューセッション管理
│   ├── tool/             # 組み込みツールfile_read、code_searchなど
│   ├── telemetry/        # OpenTelemetry統合
│   └── viewer/           # WebUIセッションビューアー
├── pages/                # WebUIフロントエンド
├── scripts/              # ビルド & インストールスクリプト
└── bin/                  # NPMラッパー

AI支援開発

開発を AI に手伝ってもらうこと自体はまったく問題なく、それで貢献が楽になるならむしろ歓迎します。受け入れられないのは、モデルが生成したコードを読まないまま提出し、その冗長さや誤りを一切直さないことです。そうした提出はレビューのやり取りを滞らせ、プルリクエストを前に進めにくくします。

AI を開発に使った場合は、下記のルールに従ってください。

ルール:

  1. 初期のIssueまたはPull Requestで、AI/LLMを使用したこと、および使用したツール/モデルなどを開示しなければなりません。
  2. AIが書いたすべてのコードを理解し、AIが何をしたのか把握する必要があります。
  3. レビュアーが変更の理由を尋ねた場合は、自分が書いたものであれAIが書いたものであれ、自分で説明できなければなりません。メンテナーからの質問やレビューコメントへの回答の内容は、あなた自身の理解に基づくものでなければなりません。AI/LLMは翻訳や文章の推敲にのみ使用でき、回答そのものを生成させてはいけません。
  4. PR内に AI生成 -> 修正 -> 修正 -> 修正 のような繰り返しのサイクルが現れてはなりません。これは、AIが生成したコードをレビューせず、問題が発生するたびにAIに修正させて繰り返している可能性を示しています。
  5. メンバーにレビューを依頼する前に、AI/LLMが生成したコード、テキストなどのすべての内容を必ず自分でレビューする必要があります。
  6. 「Assisted-by」「Co-developed-by」または類似のトレーラーを使ってコミットをAI/LLMに帰属させてはなりません。
  7. 冗長なコミットメッセージを書かないでください。重要な情報は、折りたたまれたコミットメッセージではなく、PRの説明に記載してください。
  8. 上記のすべてを行うことを望まない場合、または行うことができない場合は、IssueまたはPull Requestをクローズしてください。

ありがとうございます!

ドキュメントへのコントリビューション

ドキュメントはOpenCodeReviewの重要な一部です。READMEファイル、インラインコードコメント、設定例、その他ユーザー向けテキストの改善を歓迎します。

ドキュメントコントリビューションに該当するもの

  • タイポ、文法エラー、リンク切れの修正
  • 分かりにくい説明の明確化や不足しているコンテキストの追加
  • コマンドや設定オプションの使用例の追加
  • 古くなった内容の更新(機能変更後など)
  • 中国語ドキュメント(README.zh-CN.mdCONTRIBUTING.zh-CN.md)の翻訳や改善

ドキュメントのワークフロー

  1. 問題を見つけたが自分で修正する予定がない場合は、Documentation Issueを開いてください。
  2. 自分で修正したい場合は、リポジトリをフォークし、変更を加え、docs/ブランチプレフィックス(例:docs/fix-config-exampleでPRを提出してください。
  3. ドキュメントのみのPRにテストの変更は不要ですが、含めるコマンドやコードスニペットが正確であることを確認してください。

ドキュメントファイル

ファイル 用途
README.md メインのプロジェクトドキュメント(英語)
README.zh-CN.md 中国語訳
CONTRIBUTING.md コントリビューションガイド(英語)
CONTRIBUTING.zh-CN.md コントリビューションガイド(中国語)

変更の提出

Issueを開く

大きな変更に取り組む前に、まずissueを開いてアプローチについて議論してください。これにより、作業の重複を防ぎ、コントリビューションがプロジェクトの方向性と一致することを確認できます。

バグを報告する際は、以下を含めてください:

  1. OpenCodeReviewのバージョンocr version
  2. OSとアーキテクチャ
  3. 再現手順
  4. 期待される動作と実際の動作
  5. 関連するログやエラーメッセージ

Pull Requestのプロセス

  1. PRはフォーカスを絞る — 1つのPRには1つの論理的な変更のみ。複数の独立した変更がある場合は、別々のPRとして提出してください。
  2. テストを書く — 動作の変更にはテストを追加・更新してください。
  3. ドキュメントを更新する — 変更がユーザー向けの動作に影響する場合は、関連ドキュメントを更新してください。
  4. CLAに署名する — すべてのコントリビューターは、PRがマージされる前にContributor License Agreementに署名する必要があります下記参照
  5. PRテンプレートに記入する — 変更の内容と理由を記述してください。

PRタイトルの形式

コミットメッセージと同じConventional Commits形式を使用してください

feat(agent): add support for custom tool definitions

レビュープロセス

  • メンテナーがPRをレビューします。通常は数営業日以内です。
  • 変更をお願いすることがあります — これは通常の協力的なプロセスであり、敵対的なものではありません。
  • 承認されると、メンテナーがPRをマージします。

PR を早くレビューしてもらうためのヒント

PR を素早くレビュー・マージしてもらいたいですか?以下のプラクティスが役立ちます:

  • CLA に早めに署名する — 多くの初回コントリビューターが CLA ボットのコメントを見落として手続きが止まっています。ボットが表示されたらすぐに Contributor License Agreement に署名してください——CLA 未署名の PR はマージできません。
  • すべての CI チェックをパスさせる — CI が失敗している PR はレビューされません。プッシュ前にローカルで make testmake build を実行して、問題を早期に発見してください。
  • 変更を焦点を絞って小さく保つ — 一つのことだけを行う PR は、無関係な変更が混在する PR よりもはるかにレビューしやすいです。小さい PR はレビューが早く、修正の往復も少なくなります。
  • 明確で正確な説明を書く何を変更し、なぜ変更したかを説明してください。説明は実際の diff と一致している必要があります——両者が一致しないとレビュアーの信頼を失います。開発中にスコープが変わった場合は、レビュー依頼前に説明を更新してください。
  • 動作変更にはテストを含める — テストのない新機能やバグ修正は疑問を生じさせます。テストは正確性を示し、レビュアーが意図された動作を理解する助けになります。
  • 既存のコードパターンに従う — 周囲のコードのスタイル、命名規則、アーキテクチャに合わせてください。一貫性はレビュアーの認知負荷を減らし、スタイルのみのレビューコメントを避けられます。
  • フィードバックに迅速に対応する — レビュアーが変更を求めた場合、素早く対応してレビューサイクルを短く保ちましょう。意見が異なる場合は、コメントを無視するのではなく、理由を説明してください。

Contributor License AgreementCLA

コントリビューションをマージする前に、すべてのコントリビューターにAlibaba Open Source Contributor License Agreementへの署名をお願いしています。これにより、プロジェクトがライセンス条項の下で配布できることが保証されます。

最初のPRを開くと、CLAボットが手順を記載したコメントを投稿します。リンクをたどって電子署名するだけです — 1分もかかりません。

初めてのコントリビューター

プロジェクトは初めてですか以下のラベルが付いたissueを探してみてください

  • good first issue — 始めるのに最適な、小さくスコープが明確なタスク。
  • help wanted — コミュニティの協力を歓迎するissue。

始めるのに適した領域:

  • エラーメッセージやCLI出力の改善
  • テストされていないコードパスへのテストの作成
  • ドキュメントの改善

コミュニティ

ライセンス

OpenCodeReviewにコントリビューションすることで、あなたのコントリビューションがApache License 2.0の下でライセンスされることに同意したことになります。