# AIが生成したコードをレビューする

Taiga Learning・ワークシート
https://taiga.training/ja/lessons/review-ai-code/

架空の情報か、承認された情報を使ってください。このワークシートにシークレットを入れないでください。

## 学習目標
- スタイルより先に、動作と権限をレビューします。
- 小さな例から、不足する認可の確認を見つけます。
- 生成された要約と、検証済みの証拠を区別します。

## 演習
実践ラボのコードレビュー演習を開いてください。実行者、要求されたリソース、信頼できる組織の境界を特定します。次に、同じ方法で実際の小さなPRを調べます。レビューを許可されているコードだけを使ってください。

## あなたの回答
- シナリオと範囲：
- 前提条件と未解決の問い：
- 回答案または判断案と、その理由：

## 回答を検証する
| 主張または基準 | 証拠またはテスト | 結果または不足 | 担当者 |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## 次の対応
- 対応、担当者、日付：
- この回答をいつ見直しますか？

## 覚えておく原則
最終差分と関連する確認をレビューします。誰がコードを書いたかによって、リリースの責任は変わりません。

## 出典
- [Google Engineering Practices: Code review](https://google.github.io/eng-practices/review/reviewer/looking-for.html)
- [OWASP: Authorization Cheat Sheet](https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/Authorization_Cheat_Sheet.html)

このワークシートは、学習を支援します。完了しても、それだけで本番の変更が許可されるわけではありません。