昨年からAIの進化が目覚ましく、私はChatGPTやGitHub Copilot、Grammarly など、多岐にわたるAIツールを活用しています。その中でも特に注目したいのが、プルリクエストのレビューを助けてくれる「PR-Agent」です。このツールはCodium AIによって開発されたオープンソースプロジェクトで、ChatGPTを核としています。
導入のきっかけ
私は現在ほとんど1人で開発をしているので、コードレビューは常に頭の痛い問題でした。そんなある日、LayerXが公開した記事を読み、その内容に「これが自分が求めていたものだ！」と思い、次の日に私は会社に導入を提案しました。
同様のサービスであるCodeRabbitも検討しましたが、GitHubスターの数でPR-Agentが上回っていたこと、さらにCodeRabbitがサブスクリプションモデルを採用していたため、将来的にコストが増加する可能性を避け、PR-Agentを選択しました。
主な機能
PR-Agentの最大の魅力は、OpenAIのAPIキーさえあれば、CI環境に簡単に統合できる点です。実際に私はGitHub Actionsを介して導入しました。
簡単な例として、OpenAIのモデルアップデートを利用してPRを作成し、PR-Agentがどのように機能するかを見てみましょう。
設定に応じて、自動的に説明を追加したり、レビューやタグ付けを行ってくれます。私の場合、会社の公用語が英語なので英語に設定していますが、日本語での使用も可能です（詳細は先に紹介したLayerXの記事に記載されています）。
まず、概要を書いてくれます。
その後、PRの分析。 ここでは、レビューにかかる見積もりコストを数値化してくれるので、レビュワーに対しても優しいですね。
そして、自動でレビューを行ってくれます。(自動でする設定をしています)
PR-Agentは、以下のようなコマンドをインラインでのレビューや質問にも対応しており、コードレビューのプロセスを大きく効率化してくれます。
参考までに、GitHub Actionsでやりたい場合、OPENAI_KEY をGitHubのRepository secretsに設定し、以下を .github/workflows/pr-agent.yml に配置すれば、自分と同じ動きができるはずです。
OpenAIのモデルについては、 gpt-4-1106-preview を使っていますが、こちらから選ぶことができます。
name: PR-Agent
on:
pull_request:
types: [opened, reopened, synchronize]
issue_comment:
types: [created, edited]
jobs:
pr_agent_job:
runs-on: ubuntu-latest
permissions:
pull-requests: write
issues: write
contents: write
name: Run pr agent on every pull request, respond to user comments
steps:
- name: PR Agent action step
id: pragent
uses: Codium-ai/pr-agent@main
env:
OPENAI_KEY: ${{ secrets.OPENAI_KEY }}
GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
CONFIG.MODEL: "gpt-4-1106-preview"
github_action_config.auto_describe: "true"
github_action_config.auto_review: "true"
github_action_config.auto_improve: "true"
総評とAIレビューのメリット
PR-Agentを使ってみて、悪い点を見つけるのは難しいです。唯一、Code Rabbitのようにレビューコメントに直接返信しても反応がない点が挙げられますが、それを差し引いても、このツールの提供する価値は計り知れないです。
AIレビューの大きなメリットは、自分では気付かなかった問題点や改善点に気付けることです。特にセキュリティに関しては、「security concerns」という項目が設けられており、これが非常に役立っています。コードの安全性を高めるための指摘や提案を受けることで、より堅牢なソフトウェア開発が可能になります。
プログラミングの世界でのAIの活用はまだ始まったばかりですが、PR-Agentのようなツールが開発の質と速度をどれほど向上させるか、これからの展開が非常に楽しみです。
