# Kodus: Japanese ## Japanese ### 使い方 #### はじめに - [はじめに](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/overview.md): Kodus とは何か、AI コードレビュアーである Kody がチームに何をもたらすのか、そして次に読むべきページ。 - [はじめに](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/quickstart.md): Kody にプルリクエストをレビューさせるまで：アカウント作成、Git プロバイダーの接続、リポジトリの選択、最初のレビュー実行。 #### 料金とライセンス - [価格の詳細](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/pricing.md): Kodus の料金の仕組み — Community・Teams・Enterprise、無料トライアルの内容、そしてなぜ全プランでレビューが無制限なのか。 - [BYOK - Bring Your Own Key](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/byok.md): 自分のプロバイダーキーを接続し、各タスクを実行するモデルを選択します。すべての Kodus プランでご利用いただけます。 - [月次スペンドリミット](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/spend-limit.md): BYOK モデルの支出が月次の上限に近づいたら通知します。通知のみ — レビューは止まりません。 #### AIコードレビュー - [コードレビューフロー](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/flow.md): Kody のレビューが最初から最後までどう動くか：いつ実行され、いつスキップされ、何が返ってきて、各ステータス絵文字が何を意味するか。 - [レビューの方向付け（フォーカス）](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/review_directive.md): PR コメントまたは CLI から、単発のレビューディレクティブでプルリクエストの特定領域に Kody の注意を向けます - [レビューポリシー](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/policy.md): Kody のフィードバックの読み方と、マージポリシーとの関係 — 何が PR をブロックし、何がブロックせず、誰が決めるのか。 - [プラグイン](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/plugins.md): プラグインは外部のビジネスコンテキストを Kody のレビューワークフローに直接取り込む方法です。 - [ビジネスロジック検証](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/business_logic_validation.md): @kody -v business-logic を使用してプルリクエストをビジネスルールや仕様と照合します。 - [提案へのフィードバック](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/learning/kody_learning.md): 現在記録されるフィードバックと、今後のレビューに影響する仕組み。 ##### 詳細設定 - [一般設定](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/configs/general.md): Code review → General にあるレビューの中核設定 — 頻度、PR ワークフロー、スキップ条件 — と kodus-config.yml の完全なリファレンス。 - [集中設定](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/configs/centralized_config.md): すべてのコードレビュー設定と Kody ルールを 1 つのリポジトリでコードとして管理します。変更はマージ後に自動的に同期され、ロールアウトは UI または CLI から制御されます。 - [設定の継承とオーバーライド](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/configs/inheritance_overrides.md): グローバル → リポジトリ → ディレクトリの設定の継承、オーバーライド、伝播の仕組み。 - [ディレクトリレベルの設定](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/configs/directory_level.md): カスタムコードレビュー設定でリポジトリ内の特定フォルダーを対象にします。モノリポに最適です。 - [重大度しきい値](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/configs/suggestion_control.md): Kody が PR に投稿するフィードバックの量を制御します — 投稿する最小重大度（旧 Review Filters / Suggestion Control）。 - [PR サマリー](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/configs/pr_summary.md): 簡潔で実行につながるプルリクエストの説明文を Kody に書かせ、トーン・トリガー・既存の説明文に対する挙動を調整します。 - [カスタムメッセージ](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/configs/custom_messages.md): Kody のレビュー開始・終了メッセージをカスタマイズする - [指示とパーソナリティ](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/configs/custom_prompts.md): 各レビューカテゴリで Kody が何を探すか、そしてサジェストの書き方（旧 Custom Prompts）をカスタマイズし、チームのニーズに合わせます - [リンクされたリポジトリ](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/configs/linked_repositories.md): レビュー中に Kody が兄弟リポジトリをコンテキストとして読めるようにします — リポジトリ間の契約にも、自分のリポジトリが依存しているのに含んでいないコードにも。 ##### Kodyルール - [概要](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/configs/kody_rules.md): Kody ルールは、コードの品質、一貫性、セキュリティ、保守性を自動的に強制するためにチームが設定するカスタマイズ可能なガイドラインです。 - [ルール継承](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/configs/rules_inheritance.md): グローバル → リポジトリ → ディレクトリのルールの継承方法と、特定のレベルで継承を停止または除外する方法。 - [ルールファイル検出](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/configs/rules_file_detection.md): 人気の AI コーディングツールから既存のルールファイルを自動検出・インポートし、チームが確立したコーディング標準で Kody のコードレビュー機能を強化します。 - [リポジトリルール](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/configs/repository_rules.md): 構造化されたテンプレートを持つマークダウンファイルを使用して、リポジトリに直接カスタム Kody ルールを作成します。 - [グローバルルールソース](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/configs/global_rule_sources.md): 接続済みリポジトリを組織全体の Kody Rules のソースにして、単一のアーキテクチャ・コーディング標準をすべてのリポジトリのコードレビューに適用します。 - [自動ルール生成](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/learning/kody_rules_generation.md): Kody はチームのコードレビュー履歴を分析することで、カスタムルールを自動生成できます。過去のレビューから学習して、パーソナライズされたコーディング標準を作成します。 #### CLI - [Kodus CLI](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cli/introduction.md): AI 駆動のコードレビュー、ビジネス検証、エージェントワークフロー — ターミナルから。 - [はじめに](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cli/getting_started.md): Kodus CLI をインストールし、認証し、最初のレビューを実行します。 - [コンセプト](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cli/concepts.md): Kodus CLI を最大限に活用するためのメンタルモデル。 - [コマンドリファレンス](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cli/commands.md): Kodus CLI のすべてのコマンド、フラグ、オプションの完全なリファレンス。 - [AIエージェント](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cli/ai_agents.md): Kodus CLI を AI コーディングエージェントと統合して、自律的なレビュー・修正ループを実現します。 - [セルフホストセットアップ](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cli/self_hosted.md): Kodus CLI を自己ホスト型 Kodus インスタンスに接続します。 - [トラブルシューティング](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cli/troubleshooting.md): Kodus CLI の一般的なエラー、終了コード、デバッグ方法。 #### コックピット - [概要](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cockpit/overview.md): エンジニアリングチームのパフォーマンスに関する包括的な分析とメトリクス - [Cockpit の設定](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cockpit/configuration.md): 組織として見せたくない Cockpit のタブや個別メトリクスを、組織レベルの設定ひとつで非表示にします。 - [Kodus Review](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cockpit/kodus_review.md): Kodus のレビューがどれだけ効果的かを測定し、それをもとに行動する ##### メトリクス - [デプロイ頻度](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cockpit/metrics/deploy_frequency.md): チームが本番環境にコードをデプロイする頻度を測定します - [PR サイクルタイム](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cockpit/metrics/lead_time_for_changes.md): プルリクエストがオープンされてからクローズされるまで、どれだけの期間オープンのままかを測定します - [バグ比率](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cockpit/metrics/change_failure_rate.md): バグ修正の PR の割合を測定します（変更失敗率とも呼ばれます） - [PR サイズ](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cockpit/metrics/pr_size.md): プルリクエストの平均サイズを測定します - [Kody 提案](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cockpit/metrics/kody_suggestions.md): AI 駆動のコード提案の有効性を測定します - [リードタイム内訳](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cockpit/metrics/lead_time_breakdown.md): 開発サイクルをコーディング、ピックアップ、レビューの各フェーズに分解します - [開発者アクティビティ](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cockpit/metrics/developer_activity.md): 開発者の生産性とアクティビティパターンを時系列で追跡します - [開発者別 PR](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cockpit/metrics/prs_by_developer.md): 週ごとにグループ化された開発者別の完了したプルリクエストを追跡します - [オープン vs クローズの PR 数](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/cockpit/metrics/prs_opened_vs_closed.md): チームが毎週オープンする PR とクローズする PR を比較し、レビューのバックログが積み上がっていないかを把握します。 #### Kody Issues - [概要](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/issues/overview.md): Kody Issues 機能で未実装の提案を追跡・管理します。 #### 組織管理 - [ワークスペースロール](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/workspace_roles.md): Kodus ワークスペースのロールベースのアクセス制御（RBAC）について学びます。各ユーザーロールとその権限について説明します。 - [ライセンスの自動割り当て](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/auto_license_assignment.md): シートを 1 つずつ手作業で管理する代わりに、実際にコントリビュートしている開発者へ Kodus がライセンスを自動割り当てします。 - [シングルサインオン](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/security/sso.md): Kodus への安全で効率的なアクセスのためにシングルサインオン（SSO）を有効にします。 #### セキュリティ - [AI モデルのセキュリティ](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/security/data_usage.md): どの AI モデルがコードを処理するのか、プロバイダーとの契約は誰が持つのか、レビュー中にコードに何が起きるのか。 ##### トークン - [Github FGPAT トークン](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/general_config/github_pat.md): コードレビューに Kody が必要とする GitHub の Fine-Grained PAT を発行します。組織のリポジトリへのアクセスを解放する方法も含みます。 - [GitLab PAT トークン](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/general_config/gitlab_pat.md): Kody がリポジトリを読みレビューコメントを投稿するために必要な GitLab の Personal Access Token を、必要なスコープ付きで発行します。 - [Bitbucket API トークン](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/general_config/bitbucket_pat.md): Bitbucket Cloud でのコードレビューに Kody が必要とする API Token を、付与すべき権限とあわせて発行します。 - [Azure DevOps PAT トークン](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/general_config/azure_devops_pat.md): Kody がリポジトリを読みレビューコメントを投稿するために必要な Azure DevOps の Personal Access Token を、必要なスコープ付きで発行します。 - [Forgejo アクセストークン](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/general_config/forgejo_pat.md): Kody がリポジトリを読みレビューコメントを投稿するために必要な Forgejo のアクセストークンを発行します。 #### トラブルシューティング - [トラブルシューティング](https://docs.kodus.io/ja/how_to_use/code_review/troubleshooting.md): Kody コードレビューのトラブルシューティング ### デプロイ方法 #### 概念 - [Kodusアーキテクチャ](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/kodus_architecture.md): Kodusの技術インフラストラクチャの詳細解説。 #### ローカルクイックスタート - [ローカルクイックスタート](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/local_quickstart/orchestrator.md): ローカルマシンでKodusを起動する — API、Worker、Webhooks、Web UI、およびすべての依存関係を1つのコマンドで。 #### Dockerでデプロイ - [インストール](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/deploy_kodus/generic_vm.md): 汎用仮想マシンにKodusをデプロイする。 - [MCP Manager](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/deploy_kodus/mcp_manager.md): KodusのMCP Managerをデプロイする。 - [Sandbox & AST Graph](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/deploy_kodus/sandbox.md): Kodus がリポジトリをどうパースするか（kodus-graph）、どこで実行されるか（サンドボックスモード）、そして各モードをいつ選ぶか。 - [Analytics Worker](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/deploy_kodus/analytics_worker.md): セルフホスト Enterprise 向けのオプションの analytics 取り込みワーカー。Cockpit ダッシュボード（DORA、ライフサイクル、classifier）を駆動します。 - [リバースプロキシ](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/deploy_kodus/reverse_proxy.md): Kodus用のリバースプロキシを設定する。 - [匿名テレメトリ](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/deploy_kodus/telemetry.md): セルフホストのハートビートが送信する内容、収集する理由、無効化する方法。 - [トラブルシューティングガイド](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/deploy_kodus/troubleshooting.md): Kodusのよくある問題を解決する。 - [アップデート](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/deploy_kodus/updating.md): Kodusのインストールをアップデートする。 #### Kubernetes でデプロイ - [Kubernetes と OpenShift](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/deploy_kodus/kubernetes.md): 公式 Helm チャートで Kodus を Kubernetes または OpenShift にデプロイします。 #### Gitプロバイダーの設定 ##### Github - [GitHub Appの作成](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/platforms/github/github_app.md): Kody がリポジトリを読み、プルリクエストにコメントし、Webhook を受け取るための GitHub App を作成する手順。付与すべき権限も明記します。 - [GitHub OAuthアプリ（GitHubでサインイン）](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/platforms/github/github_oauth.md): Kodus のユーザー向けに「Sign in with GitHub」を有効にする GitHub OAuth App の作成手順。コードレビュー用の GitHub App とは別物です。 - [Webhookの作成](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/platforms/github/github_webhook.md): 自動登録が行われなかった場合に GitHub の Webhook を手動で作成し、Kodus が利用する 3 つのイベントを選択する手順。 ##### Gitlab - [GitLab OAuthアプリ（GitLabでサインイン）](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/platforms/gitlab/gitlab_oauth.md): Kodus のユーザー向けに「Sign in with GitLab」を有効にする GitLab OAuth App の作成手順。コードレビュー用の Webhook 連携とは別物です。 - [Webhookの作成](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/platforms/gitlab/gitlab_webhook.md): 自動登録が行われなかった場合に GitLab の Webhook を手動で作成し、Kodus が利用するイベントを選択する手順。 ##### Bitbucket - [Webhookの作成](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/platforms/bitbucket/bitbucket_webhook.md): 自動登録が行われなかった場合に Bitbucket の Webhook を手動で作成し、Kodus が実際に利用するプルリクエストのトリガーだけを選ぶ手順。 ##### Azure DevOps - [Webhookの作成](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/platforms/azure_devops/azdevops_webhook.md): Kody が service hook を作成できなかった場合に、Azure Repos の Webhook を手動で登録する手順。URL に必要な署名付きトークンも含みます。 ##### Forgejo - [Webhookの作成](https://docs.kodus.io/ja/how_to_deploy/platforms/forgejo/forgejo_webhook.md): 自動登録が行われなかった場合に Forgejo の Webhook を手動で作成し、Kodus が利用するイベントを選択する手順。 ### ナレッジベース #### 概要 - [ナレッジベース](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/introduction.md): AIコードレビュー、コーディング標準の適用、ビジネスロジック検証などに関するよくある質問への回答。 #### コードレビュー - [プルリクエストでコーディング標準を適用する方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-enforce-coding-standards-in-pull-requests.md): チームのコーディング規約、アーキテクチャルール、ベストプラクティスをすべてのプルリクエストで自動的に適用する方法を学びます。 - [GitHub、GitLab、Bitbucketでコードレビューを自動化する方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-automate-code-review.md): GitHub、GitLab、Bitbucket、Azure DevOps全体のすべてのプルリクエストで自動的に実行されるAI搭載コードレビューをセットアップします。 - [カスタムコードレビュールールを作成する方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-create-custom-code-review-rules.md): チームのアーキテクチャ、パターン、コーディング設定に合わせたルールを定義し、すべてのPRで自動的に適用します。 - [コードレビューのノイズと誤検知を減らす方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-reduce-code-review-noise.md): AIコードレビューを調整して、最も関連性の高い提案のみを表示し、アラート疲れを回避します。 - [レビュールールとメモリの違いとは](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/difference-between-review-rules-and-memories.md): 最良のコードレビュー結果を得るために、KodyでレビュールールとメモリをいつActive化すべきかを理解します。 - [AIにチームのコーディング規約を学習させる方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-teach-ai-your-team-conventions.md): メモリを使用して、自然な会話を通じてKodyにコーディング設定、アーキテクチャ上の決定、チームの規約を学習させます。 #### ビジネスロジック検証 - [PRがJiraチケットを実装しているか検証する方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-validate-pr-against-jira-ticket.md): Kodusを使用して、マージ前にJiraの受け入れ基準とプルリクエストを比較し、不足している要件を発見します。 - [プルリクエストに対してLinearイシューを検証する方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-validate-pr-against-linear-issue.md): AI搭載のビジネスロジック検証を使用して、プルリクエストがLinearイシューに記載された内容を実装していることを確認します。 - [Google Docsの仕様に対してコードを確認する方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-check-code-against-google-docs.md): Google Docsに記載された仕様に対してプルリクエストの実装を検証します。 - [マージ前にビジネスルールを検証する方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-validate-business-rules-before-merging.md): コードが本番環境に到達する前に、プルリクエストの不足している要件、見落としたエッジケース、ロジックのギャップを発見します。 #### ルールと自動化 - [Cursor、Copilot、またはClaudeからルールをインポートする方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-import-rules-from-ide-tools.md): 既存のAIコーディングツールのルールをKodusに同期して、IDEとコードレビューで同じ標準が適用されるようにします。 - [コードレビュールールを自動生成する方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-generate-rules-automatically.md): AIにコードレビュー履歴を分析させ、チームの実際のパターンと標準に基づいたカスタムルールを提案させます。 - [リポジトリ間でコーディング標準を共有する方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-share-standards-across-repositories.md): ルールの継承と組織レベルのルールを使用して、すべてのリポジトリで一貫したコーディング標準を維持します。 - [プロジェクト固有のコンテキストでPRをレビューする方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-review-prs-with-project-context.md): Kodyにプロジェクトドキュメント、ハンドブック、アーキテクチャガイドへのアクセスを提供して、より関連性の高いコードレビューを行います。 - [コードレビューでリンクリポジトリを使ってクロスレポコンテキストを得る方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-use-linked-repositories-in-code-review.md): PRが境界サーフェスに触れるとき、兄弟リポジトリをリンクしてKodyがサービス間のコントラクトやAPIを読めるようにします。 #### セットアップと統合 - [GitHubでAIコードレビューをセットアップする方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-set-up-ai-code-review-on-github.md): GitHubリポジトリにKodusをインストールして設定し、すべてのプルリクエストで自動AIコードレビューを受けます。 - [GitLabでAIコードレビューをセットアップする方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-set-up-ai-code-review-on-gitlab.md): GitLabプロジェクトにKodusをインストールして設定し、すべてのマージリクエストで自動AIコードレビューを受けます。 - [Azure DevOpsでAIコードレビューをセットアップする方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-set-up-ai-code-review-on-azure-devops.md): Azure DevOpsリポジトリにKodusをインストールして設定し、すべてのプルリクエストで自動AIコードレビューを受けます。 - [JiraをコードレビューツールにConnectする方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-connect-jira-to-code-review.md): JiraをKodusにリンクして、AIコードレビューがタスク要件と受け入れ基準に対してPRを自動的に検証するようにします。 - [LinearをコードレビューツールにConnectする方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-connect-linear-to-code-review.md): LinearをKodusにリンクして、AIコードレビューがイシュー要件に対してPRを自動的に検証するようにします。 - [コードレビューに独自のLLMプロバイダーを使用できますか](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/can-i-use-my-own-llm-provider.md): 独自のAPIキーを持ち込み、KodusでのAI搭載コードレビューに好みのLLMプロバイダーを選択します。 - [AIコードレビューツールをセルフホストする方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-self-host-ai-code-review.md): データ、モデル、設定を完全に管理して、独自のインフラストラクチャにKodusをデプロイします。 #### トラブルシューティング - [AIコードレビューがトリガーされない理由](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/why-is-ai-code-review-not-triggering.md): KodusがプルリクエストをAutomaticにレビューしない場合の一般的な原因と修正方法。 - [GitHubまたはGitLabのWebhook問題を修正する方法](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-fix-webhook-issues.md): GitプロバイダーとKodus間のWebhook接続問題をデバッグして解決します。 - [コードレビューが一時停止している理由](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/why-are-code-reviews-paused.md): Kodusの自動一時停止の動作と自動コードレビューを再開する方法を理解します。 #### LLMプロバイダー - [Z.AI (GLM Coding Plan) - サブスクリプションベースの推論](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-use-z-ai-with-kodus.md): GLM Coding Plan サブスクリプションを含む、Z.AI の GLM モデルを Kodus に接続する方法を学びます。 - [Synthetic — オープンソースコーディングモデルの定額サブスクリプション](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-use-synthetic-with-kodus.md): Kimi、DeepSeek、Qwen Coder、GLMなどをバンドルしたSynthetic.newのサブスクリプションベースAPIをKodusに接続する方法を学びます。 - [Chutes — オープンソースモデルのサブスクリプション上限付き推論](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-use-chutes-with-kodus.md): DeepSeek、Llama、Qwen、MiniMaxなどをカバーするChutes AIのサブスクリプションプランをKodusに接続する方法を学びます。 - [Moonshot (Kimi) - OpenAI 互換推論](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-use-moonshot-with-kodus.md): Moonshot Developer API または Kimi Code Plan を通じて Moonshot AI の Kimi K2.6 モデルを Kodus に接続する方法を学びます。 - [Novita AI - サーバーレスGPUプラットフォーム](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-use-novita-with-kodus.md): KodusでNovitaのモデルを使用する方法を学びます - [Groq Cloud - 超高速推論](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-use-groq-with-kodus.md): KodusでGroqのモデルを使用する方法を学びます - [Together AI - オープンソースモデル](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-use-together-ai-with-kodus.md): KodusでTogether AIのモデルを使用する方法を学びます - [Fireworks AI - 高速推論プラットフォーム](https://docs.kodus.io/ja/knowledge_base/how-to-use-fireworks-with-kodus.md): KodusでFireworks AIのモデルを使用する方法を学びます ### クックブック #### カスタムプラグイン - [カスタムMCPプラグインのインストール](https://docs.kodus.io/ja/cookbook/custom-plugin-install.md): 任意のカスタムModel Context ProtocolプラグインをKodusに接続するためのステップバイステップの手順。 #### カスタムコンテキストガイド - [ベストプラクティスドキュメントをレビューガードレールに変換する](https://docs.kodus.io/ja/cookbook/guide-handbook-guardrails.md): エンジニアリングハンドブックをオプションのMCPプラグインと組み合わせた、生きたKodyルールに変換する方法。 #### レシピ - [モノレポ向けKodus](https://docs.kodus.io/ja/cookbook/kodus-for-monorepos.md): モノレポで正確なコードレビューを行うために、ディレクトリレベルのルール、パス固有のオーバーライド、ルール継承を設定する方法。 - [セキュリティファーストのレビューパイプライン](https://docs.kodus.io/ja/cookbook/security-first-review-pipeline.md): OWASP トップ10、シークレット検出、セキュアコーディングパターンに焦点を当てたKodyルールを設定する方法。 - [Kodus + スプリントワークフロー](https://docs.kodus.io/ja/cookbook/kodus-sprint-workflow.md): ビジネスロジックの検証をスプリントサイクルに統合して、すべてのPRがマージ前にタスク要件に対して検証されるようにする方法。 - [新しいチームのオンボーディング](https://docs.kodus.io/ja/cookbook/team-onboarding.md): 新しいチームにKodusをセットアップするためのステップバイステップガイド — リポジトリの接続から最初の規約の教育まで。 - [コンプライアンスのためのPRレビュー（SOC2、HIPAA）](https://docs.kodus.io/ja/cookbook/compliance-review-pipeline.md): 監査トレイル、データ処理、アクセス制御要件を適用するためのKodyルールとMemoriesの設定方法。 #### LLM プロバイダー設定 - [Novita AI - サーバーレスGPUプラットフォーム](https://docs.kodus.io/ja/cookbook/novita.md): NovitaのモデルをKodusで使用する方法 - [Fireworks AI - 高速推論プラットフォーム](https://docs.kodus.io/ja/cookbook/fireworks.md): Fireworks AIのモデルをKodusで使用する方法 - [Together AI - オープンソースモデル](https://docs.kodus.io/ja/cookbook/together.md): Together AIのモデルをKodusで使用する方法 - [Groq Cloud - 超高速推論](https://docs.kodus.io/ja/cookbook/groq.md): GroqのモデルをKodusで使用する方法 ### Changelog - [Changelog](https://docs.kodus.io/changelog/index.md): Latest Kodus updates and improvements.