実務案件課題の振り返り

案件の概要

今回の課題は、vibelyに搭載しているAIエージェントに
受講生のプルリクエスト（PR）をレビューさせる機能の追加です。

担当したタスク

• vibelyの外部連携先にGitHubを追加

• AIエージェントタスクの「できること」にPRの読み取りとコメントの投稿を追加

• Slackで共有されたPRのURLからAIエージェントが読み、レビューを投稿する

• レビューできなかったときの通知（Slackの任意のチャンネルを選択できるようにする）

感想

環境構築に戸惑った

個人開発ではクラウドのDBを直接使っていたため、Docker でローカルに一式を立ち上げるのは初めてでした。まずは Docker の大まかな仕組みを理解するところから始め、手元で開発環境を動かせるようになるまでに時間がかかりました。その一方で、チーム全員が同じ環境を手元で再現できるという、Docker を使う意味も実感できました。

また、Slack などの外部サービスから通知を受け取るために、ngrok の固定ドメインを使って手元の開発サーバーにつなぐなど、これまで経験したことのない作業が多く、動作確認の準備にも時間がかかりました。

既存のコードを理解するのに苦戦した

最初は、既存のコードやDBの定義を読むところから始めました。しかし、関わるファイルやテーブルが多く、実際の画面や操作イメージが湧きませんでした。

そこで、コードを読むのをいったん止めて、まずは Vibely の画面を実際に操作してみることにしました。

• AIエージェントを作り、タスクを設定する

• Slack などの外部サービスを連携し、タスクの「できること」でチャンネルを選ぶ

• タスクを動かして、実行ログや承認待ちの画面を見る

そのうえで、自分が担当する部分に絞ってコード読んでみると、流れやつながりが理解できました。

GitHub でレビューする方法を探るのに時間がかかった

「AIがどうやって GitHub にレビューを投稿するか」は、最初に一番悩んだところです。

以下の前提条件をもとに、GitHub の API の仕様を調べながら、「受講生と運営のどちらも使いやすい形」を探る作業でした。

• リポジトリへの招待なしで使えるようにする

• 受講生側に個別のアプリ導入や複雑な設定を必要とせず、Slackにリンクを貼るだけで使える形で運用できるようにする

最終的に、GitHubのアカウントのトークンで公開リポジトリにレビューを投稿する形に落ち着きました。

まとめ

今回の課題を通して、個人開発では経験できない実務での開発の流れを一通り経験できました。

個人開発では、自分の書いたコードを自分の好きな進め方で作れば十分でした
一方、実務では、すでに動いている既存のコードの上に、新しい機能を足していきます。

既存の仕様を理解すること、ルールを把握し決められた流れに沿って開発を進めることが、コードを書くこと以上に重要だと感じました

課題は簡単ではなく、環境構築や既存コードの理解、外部サービスとの接続など、何度もつまずきました。それでも、やり遂げられたことで成長できたと感じています。

最後まで読んでいただき、ありがとうございました。