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- Issue番号必須ルールを明文化 - feature/fix/hotfixの命名パターン例示 - 禁止パターンと命名ガイドラインを記載 理由: 暗黙的に使われていた規則を明文化し、新規参加者が迷わないようにする。 ブランチ↔Issue↔PRの紐付けを明確にすることで、レビューコストを削減。
Neon-straySheep
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Feb 18, 2026
## 概要 ユーザーの外部サービス活動実績とポートフォリオを元に、 LLMを使用してエンジニアランク（0-9）を判定する機能を実装。 概念実証を優先し、まずは動くことを重視。 ## 実装内容 ### 1. プロンプトテンプレート拡張 - `app/core/prompts.py`: RANK_ANALYSIS_TEMPLATEを詳細化 - 評価基準を明確に定義 - 10段階ランクマッピング定義 - JSON出力形式を厳密に指定 ### 2. サービス層実装 - `app/services/rank_service.py`: analyze_user_rank関数 - LLMへのプロンプト送信 - JSONパースとエラーハンドリング - デフォルト値フォールバック ### 3. APIスキーマ定義 - `app/schemas/analyze.py`: RankAnalysisRequest/Response - 入力値のバリデーション（max_length制限） - 出力形式の定義 - Swagger UIのExample付き ### 4. APIエンドポイント実装 - `app/api/endpoints/analyze.py`: POST /api/v1/analyze/rank - リクエスト受け取り - サービス呼び出し - エラーハンドリング ### 5. ルーター登録 - `app/api/api.py`: analyzeルーターを登録 ### 6. テスト実装 - `tests/test_services/test_rank_service.py`: 正常系・エラー系テスト - `tests/test_api/test_analyze.py`: APIエンドポイントテスト - LLM呼び出しをモック化してCI環境対応 ### 7. 設定ファイル - `.env.example`: 環境変数テンプレート更新 - OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEYの設定例 ## MVP制限（概念実証優先） - ❌ GitHub API統合なし：ユーザー入力の文字列のみで判定 - ❌ DB保存なし：APIレスポンス返却のみ -⚠️ 判定精度は問わない：プロンプト調整は後続Issue ## セキュリティ考慮 - Request Bodyサイズ制限（portfolio_text: 5KB） - LLMレスポンスのサニタイズ（JSONパースエラー時のフォールバック） - エラーメッセージの安全な返却 ## テスト要件 - モック使用でAPI キー不要（CI環境対応） - 正常系・エラー系を網羅 ## 完了条件（DoD） - [x] POST /analyze/rank実装完了 - [x] テスト2件以上全パス（モック使用） - [x] スキーマ定義とバリデーション実装 - [x] エラーハンドリング実装 ## 依存 - Issue #32（AI基盤セットアップ）✅ ## 次のステップ（後続Issue） - Issue #37: GitHub API統合（リポジトリ情報取得） - Issue #38: ランク判定の精度向上（プロンプトエンジニアリング） - Issue #39: DB保存機能（Profileテーブル、User.rank更新）
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理由:
暗黙的に使われていた規則を明文化し、新規参加者が迷わないようにする。
ブランチ↔Issue↔PRの紐付けを明確にすることで、レビューコストを削減。
実装の概要
技術的な意思決定と「なぜ」
セキュリティに関する自己評価
レビュワー（人間）への申し送り事項