自社キーで原価従量課金 マルチモデル評議会 コードグラフに基づく根拠
ガバナンスを備え、コードベースを熟知した
マルチモデルのコードレビュー。
シート課金型のありふれたレビューボットではありません。Palgu reviewは、お客様のリポジトリ内で動作し、すべての呼び出しをゲートウェイ経由でルーティングするモデルの合議体です。利用量の計測、予算管理、監査が行われ、組織のコードグラフとADRに基づいて判断します。すべてのPRに自動でコメントするボットではなく、必要なときに呼び出すツールです。
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他との違い
お持ちのキー、お持ちのリポジトリ、合議制レビュー、単一の請求。
呼び出したときだけ実行。差分およびレビュアーがチェックアウトから読み取ったファイルは、ゲートウェイを経由して評議会モデルへと送られ、ガバナンスと監査の対象となります。
単一モデルではなく評議会。複数のレビュアーが検証し、議長が統合し、反証役が誤検知を排除します。
シート単位の課金なし。自社のモデルキーを使用すれば、プロバイダーへの支払いは原価のままで、Palgu がトークン手数料を上乗せすることはありません。他のトラフィックと同じ請求書で監査・管理されます。
レビューの実行フロー
指摘する前にまず検証します。
実績あるローカル評議会から移植されたパイプラインです。不安定なエージェントが1つあっても、実行全体が失敗することはありません。
01計画プランナーが変更の影響範囲に応じてレビュー規模を調整します。小さな差分なら少人数の評議会、認証やデータの変更ならより多くの目で確認します。
02分解大規模なPRも決定論的に一定サイズのチャンクへ分割されるため、PRがどれほど大きくても、各モデル呼び出しの入力サイズは常に一定範囲に収まります。
03レビューツールを使用するエージェントが指摘前に裏付けを取ります。リポジトリを grep して読み取り、Cortex グラフにクエリを実行し、ADR を確認して指摘が事実であることを検証します。
04議長＋反証議長が結果を統合し、敵対的な反証エージェントがすべてのブロッカー指摘の論破を試みます。反証に耐えた指摘のみが最終判定となり、それぞれに file:line が明記されます。
PALGU> REVIEW とレビューボットの比較
SaaS型レビューボットとは正反対の設計です。
CodeRabbit、Copilot、Greptile は優れた SaaS 型レビューボットです。シートを購入すると、ベンダーのクラウド上でボットがすべての PR を読み取り、ベンダーの単一モデルがすべての PR にコメントします。Palgu レビューはこれとは正反対の構造です。自社のキー、自社のリポジトリ、複数モデルの評議会を使い、1つの請求書でガバナンスを効かせます。
| 機能 | palgu> | CodeRabbit | GitHub Copilot | Greptile |
|---|---|---|---|---|
| 料金モデル | お持ちのモデルキーを実費ベースの従量課金で利用（シート単位のレビュー課金なし） | シート単位のSaaSサブスクリプション | シート単位（Copilot Enterprise） | シート単位のSaaSサブスクリプション |
| コードの実行場所 | リポジトリから実行。差分はゲートウェイ経由で合議モデルに送られ、Palguがコードを実行することはありません | ベンダークラウドへアップロード | ベンダークラウドへ送信 | ベンダークラウドでインデックス化 |
| マルチモデル合議制 | はい。GLM + DeepSeek + Kimi + Claude から自由に選択 | 単一ベンダーのモデル | 単一ベンダーのモデル | 単一ベンダーのモデル |
| コードグラフに基づく根拠 | 対応（ゲートウェイ経由で組織のiCPGをクエリ） | リポジトリの埋め込み（RAG） | リポジトリ＋ワークスペースのコンテキスト | 対応（独自のコードベースグラフ） |
| ADR / 意思決定の読み取り | 対応（指摘や承認の前にread_adrを実行） | 非対応 | 非対応 | 非対応 |
| 誤検知の抑制 | 敵対的な反証役がすべてのブロッカーの論破を試行。file:line のない指摘は却下 | 確信度ヒューリスティクス | モデルによる判定 | 確信度＋グラフシグナル |
| 大規模 PR への対応 | 決定論的なチャンク分割。各呼び出しは一定範囲の入力のみを処理 | 大規模なPRは切り詰め / サンプリング | コンテキストウィンドウに依存 | 大規模リポジトリへの対応 |
| 一元管理された請求 | 対応（全モデルのトラフィックと合わせてレビュー費用を監査・予算管理） | ベンダーごとの個別請求 | ベンダーごとの個別請求 | ベンダーごとの個別請求 |
| 明示的な呼び出し vs 自動コメント | 常時稼働ボットではなく、必要なときに呼び出すツール (CLI / CI / MCP) | すべての PR を自動レビュー | すべての PR を自動レビュー | すべての PR を自動レビュー |
| セルフホスト可能なゲートウェイ | 対応（クラウドまたはオンプレミス、BYOK対応） | 非対応 | 非対応 | 一部対応（エンタープライズ） |
2026年6月時点の情報に基づき、誠実に比較しています。これらはいずれも優れたツールです。古い情報がありましたらお知らせください。訂正いたします。
差分よりも優先される自社ポリシー
絶対的なルールを1つのファイルに記述します。
docs/REVIEW_SKILL.md はそのまま読み込まれ、差分内のいかなる内容よりも優先されます（差分は信頼できないデータとして扱われます）。テナント分離、シークレット禁止、パラメータ化 SQL といった必須ルールをここに記述すれば、すべてのレビュアーがそれを徹底します。
$ srooter review --base origin/main
[plan] 影響範囲: 中 · 4モデルの評議会
[review] glm · deepseek-pro · kimi · claude-opus (指摘前に検証)
[review] → search_cortex · read_adr · grep · read_file
[refute] 2件のブロッカー指摘 → 1件が反証を通過
判定結果
Palgu review: REQUEST_CHANGES
HIGH api/orders.py:88 · テナントテーブルへのクエリに org_id が欠落しています (ADR-012)
3つの実行方法
CLI、CI ゲート、またはお使いのハーネスから。
CLIブランチで srooter review --base origin/main を実行します。判定は stdout、進捗は stderr に出力され、request-changes の場合は終了コード 1 を返します。
CI ゲートreview-init を実行すると、すべての PR で --post を実行して判定結果をコメントする GitHub Action が配置されます。
ハーネスから実行review_changes MCP ツールを使えば、専用クライアントなしで Claude Code や Codex の内部から差分に対する評議会を実行できます。