要約

このコード解説ツールは、貼り付けたコードスニペットを正規表現ベースで解析し、言語判定、関数の説明、サイクロマティック複雑度、eval呼び出しやハードコードされたシークレット、空のcatch節などのリスク箇所を日本語で表示します。機械学習モデルではなく規則ベースのリーダーなため、構造と名前空間から推測するに留まり、処理の意図は判定できません。複雑度はMcCabeの測度に従い、関数あたり10以下が推奨です。

コード 解説 ツール：貼り付けるだけで構造を日本語で瞬時に把握

このコード 解説 ツールはブラウザ内で動作し、関数、判定パス、エラーハンドリング、リスク箇所を日本語で自動抽出します。行単位で読む前に、コード全体の構造をつかむことができます。

コードを解説する
モニターの前で見知らぬコードを読むエンジニア、キーボードの横には関数の構造を描いたメモ帳がある

コード解説ツール

関数ファイルまたはスニペットを貼り付けてください。入力に応じてリアルタイムに解析結果が更新されます。ブラウザ内で実行されるため、コードが外部に送信されることはありません。

コード解説

    確認すべき点

      出力の読み方

      解析結果の使い方

      1. 1

        スニペットを貼り付ける

        関数1つ、またはファイル1つが最適です。数百行を超えるとサマリーではなくリストになります。

      2. 2

        最初の1文をチェック

        言語、関数数、複雑度スコアを示します。スコアが10を超えると、コードが複数のパスを持ち、一度に理解しにくいことを意味します。

      3. 3

        コード解説を読む

        各関数は1行で説明されます。関数名が何を示唆するか、長さ、分岐数、ループ、待機、エラーハンドリングの有無。

      4. 4

        リスク箇所を最初に確認

        ツールが空のエラーハンドラや認証情報のような文字列を指摘したら、そこから見てください。後で問題になりやすい行です。

      どのように動作するか

      解説ツールが実際に測定するもの

      構文から構造を読む

      コメントと文字列を削除してから、その言語の関数定義、インポート、クラス、ループ、分岐を照合します。コードの意図を推測するのではなく、含まれている内容を見ます。

      検証可能な複雑度

      スコアはサイクロマティック複雑度：1にすべてのif、ループ、case、catch、ブール演算子を加えたもの。これはリンターが与える数字と同じで、NIST構造化テスト報告書は関数あたり10以下を推奨しています。

      実際のバグに一致するリスク

      eval/execコール、空のcatchブロック、ハードコードされたシークレット、TODOノート、4レベルを超えるネスト、40行を超える関数。各規則は誤読しやすいコードを指します。

      限界

      スニペット解説は「ここに何があるか」答え、「なぜここにあるか」は答えない

      新しいエンジニアが尋ねる質問は「このループが何をするか」ではなく、「なぜ課金サービスはこの関数を呼ぶのか、誰が他に依存しているのか」です。貼り付けたスニペットはそれに答えられません。答えは他のファイルにあるからです。 このツールは最初の一歩のために設計されています。関数を開いて、5分あって、それが10行のヘルパーか6つの終了パスのもつれかを知りたいとき。1秒で答えが出て、リスク箇所が分かります。 2番目の質問には全リポジトリの検索が必要です。1つの関数を読むことと、システム全体の配線を理解することの間のギャップがそこにあり、オンボーディング時間の大部分がそこで消えます。

      • サービス全体ではなく、単一の関数またはファイルで使用してください
      • リスク箇所をプロンプトとして扱い、発見ではなく
      • 質問が呼び出し元や依存関係の場合は全リポジトリ検索に切り替えてください
      ノートパソコンの前の2人のエンジニア、1人はソースコードの1行を指し、もう1人がそれに沿って読んでいる

      コード解説ツールについてのよくある質問

      このコード解説ツールは無料で、私のコードはブラウザの外に出ないのか？
      無料で、サインアップ不要です。解析はブラウザ内で純粋なJavaScriptで実行されます。スニペットはサーバーに送信されることはないため、セキュリティレビューなしで社内コードを貼り付けできます。記録されるのは、ツールが使用されたことを示す匿名カウントだけです。
      これはコードを理解するAIモデルか？
      いいえ、規則ベースのリーダーです。言語を検出し、関数、インポート、分岐、ループ、エラーハンドリングを見つけ、見ている名前と構造を使って説明します。高速で予測可能ですが、意図は知ることができません。関数がprocess()という名前で何か予想外のことをしても、ツールは知りません。
      複雑度スコアはどのように計算されるのか？
      決定ポイント（if、elif、for、while、case、catch/except、ブール演算子and/or、三項演算子）を数えて1を加えます。これはMcCabeが1976年に提案したサイクロマティック複雑度測度です。NIST構造化テスト報告書は関数あたり10以下の制限を推奨しています。
      どのプログラミング言語をサポートしているか？
      Python、JavaScript、TypeScript、Java、Go、Rust。自動判定はキーワードと構文を見ます。短いスニペットで判定が外れたら、ドロップダウンから言語を選んでください。他のCスタイルの言語でもしばしば動作しますが、関数検出は確実ではありません。
      空のcatchブロックやTODOコメントなどのことをリスク箇所として指摘するのはなぜか？
      これらは読者が後で驚く最も多くの場所です。空のcatchは失敗を隠し、TODOは既知のギャップをマークし、長い関数やネストされた関数はテストが難しいです。リスク箇所は結論ではなく、より詳しく見るプロンプトです。
      これとAIチャットでコードについて聞くことの違いは？
      チャットモデルは意図について推論できますが、貼り付けたものだけが対象です。このツールは構造を数秒で表示し、モデルは関わりません。どちらもスニペットが全リポジトリにどう繋がるかは知りません。そのためにはリポジトリ全体を索引化したツールが必要です。
      プルリクエストをレビューするために使えるのか？
      できます。レビュアーオプションを選び、変更した関数を貼り付けます。分岐数、エラーハンドリング、リスク箇所を含むチェックリストが得られ、完全なdiffを開く前にどこに注意を向けるべきかが分かります。

      1つのスニペットではなく、全リポジトリを理解する

      codebaseチャットは、各回答を裏付けるファイルと呼び出しサイトを含めて、コードベースについての質問に日本語で答えます。

      codebaseチャットを無料で試す