⚠️ このコースは学習/練習を目的としており、実際の導入環境を提供するものではありません。デプロイメントはAGPLv3ライセンスに準拠している必要があります。

クラス紹介

このコースでは、AIベースのPRコードレビューをオープンソースで PR-エージェント自分でインストールする方法を学び、自動レビュー結果を確認するためのサンプルPRを作成し、作業環境に合わせて設定およびカスタマイズします。

また、Githubワークフロー、最新のPython開発環境設定、Dockerマルチステージビルド、プロジェクトドキュメントオートメーション（MkDocs）を学び、簡単なチュートリアルではなく実際のチーム環境で使用できる実践的な開発自動化プロセスを体験することもできます。

また、AIが残した実際のレビューコメントや要約結果をGitHubのプルリクエスト画面で直接確認できるため、抽象的な理論ではなく目に見える結果を体験できます。」

正確かつ最新の情報については、必ず公式文書を参照してください。

公式文書

GitHub リポジトリ: https://github.com/qodo-ai/pr-agent
公式ガイド: https://qodo-merge-docs.qodo.ai

AI を活用した GitHub PR オートメーション

PR-Agentの構造とコアロジックを理解し、実際に実践してください。

GitHub Actions を OpenAI API にリンクして、自動レビューシステムを実装します。

反復的なコードレビュー時間を短縮し、効率的なコラボレーション環境を構築できます。

このクラスが特別な 3 つの理由

❶ 実践指向の AI コードレビュー自動化

このコースは、オープンソースの「インストールしてみる」だけでは終わりません。実際のチーム環境でpr-agentを運用して得た設定、権限管理、ワークフロー最適化の経験に基づいた、すぐに使えるカスタマイズについて説明します。レビューの質向上とレビュースピード、ラベルとコメントの自動化、さらには例外ケースの処理とのバランスを取る方法が提供されるため、コースを受講した直後にチームリポジトリに安全に導入できます。また、GitHub Actions にリンクされた PR Checker の設定方法、ブランチ保護ルールとの衝突を避けるための運用上のヒント、段階的なロールアウト戦略についても実際の例を交えて詳しく説明しています。

❷ Python と開発環境の最新トレンド

最新のPythonバージョン管理とパッケージングはpyproject.tomlを中心に構成されており、仮想環境、リンターフォーマッター、タイプチェッカー構成などのベストプラクティスが紹介されています。Docker Multi-Stage Build を使用してイメージサイズを縮小してビルドキャッシュを最大化する方法、MkDocs を使用してドキュメントの自動化とテーマのカスタマイズを実装してデプロイパイプラインに自然に統合する方法を学びましょう。さらに、CLI スキャフォールディング、テスト自動化、プリコミットフックの統合について順を追って説明し、チーム標準を文書化することで新入社員のオンボーディング時間を短縮するための実践的なヒントも提供します。

❸ Docker の演習と簡単なデプロイ体験

本講座は、Dockerを使ったAIコードレビュー環境をローカルPCに直接インストールして実践することで実施されます。トレーニング済みのコンテナイメージを Docker Hub にデプロイし、それを使用して GitHub Actions 上で動作する簡単なパイプラインを設定すると同時に、ローカルでのインストールと運用のプロセスとデプロイの経験を積むことができます。これにより、インストール、デプロイ、パイプラインアプリケーションまでのプロセス全体を理解し、実践することができます。

⚖️ ライセンス情報

このコースでは、学習目的でGNU Affero一般公衆利用許諾契約書v3（AGPLv3）に基づくオープンソースを使用します。

AI ベースの PR レビュー自動化の実例:PR-Agent + 最新開発環境から始まる自動化

AI ベースの PR レビュー自動化の実例:PR-Agent + 最新開発環境から始まる自動化