ことのはじまり
GPTに「生産性をどう可視化すればいい？」と質問していたところ、
PRにAIラベルを付けて計測してみてはという提案が返ってきました。
さらに、「GitHub Actionsを使えばレポートの自動化もできるよ」とのこと。
そんなこともできるのか、と興味が湧きました。
どうするか
ラベルの運用についてはなんとなく知っていましたが、
GitHub Actionsでレポート生成というのは未知の領域。
まずはCursorでプロンプトを投げて、GitHub ActionsのYAMLファイルを生成してもらいました。
実践
……が、ここからが長かった。
使用したモデルは Claude 4 Sonnet。
つまずきポイント：
- GitHubの認証まわりの設定で試行錯誤
- 何を思ったのか途中でいきなりファイルを削除して再作成をし始める
- エラー修正 → 再実行 → またエラー…を10数回繰り返す
- やっとエラーは消えたけど、今度は計測結果が0件
数回やりとりしてようやく出力されたと思ったら、集計内容が明らかにおかしい
しかも途中から英語で応答される始末。
(これはおそらくエラーログをまるっと投げたから？この時点ではcursorルールは未整備でした…)
やってみて思ったこと
AI駆動開発って、
- AIに投げる
- 結果をレビューする
- 必要に応じて修正を指示する
という サイクルを丁寧に回すことが大事だと痛感しました。
途中で面倒になって「全部OK」にすると、
同じところをぐるぐる回って進まないということが多々ありました。
違和感を感じたら、cursorのrulesに逐次反映していく。
そうすることで徐々に精度も上がってくる実感があります。
まとめ
- PRにAIラベルをつけることで、生産性を可視化できる可能性がある
- GitHub Actionsとの組み合わせで自動レポート化も狙える
- ただし、AIとのやりとりは丸投げせずレビュー必須
- "おかしな挙動"を見逃さず、ルール化していくのが大事
まだ改善の余地はありますが、
「AIとともに働く」ための試行錯誤を楽しんでいきたいと思います。
おまけ
今回作成したgithub actionsです
とりあえず動くようになったものです。
運用しているわけではないので、参考程度に。