記事を作成しようと思った背景
最近開発作業において、プルリクエスト(PR)を他のチームメンバーに送る機会が頻繁にあります。
これまでPRを送った際には、毎回Microsoft Teamsを通じてレビューの確認依頼を行っていました。
この作業がめんどくさかったので、PowerAutomateを使い自動化しようと思いました。
PowerAutomateとは？（※ChatGPTによる解説）
Power Automateは、マイクロソフトによって開発された自動化ツールで、ビジネスプロセスの効率化を目的としています。このツールを使うことで、繰り返し行われる作業や複雑なタスクを自動化し、効率的に処理することができます。具体的には、以下のような特徴があります。
・フローの作成
ユーザーは「フロー」と呼ばれる自動化のスクリプトを作成できます。これにより、特定のトリガーが発生したときに自動的にアクションを実行することが可能です。
・豊富なコネクタ
Power Automateは、多数の外部サービスやアプリケーションと連携できるコネクタを提供しています。これにより、異なるアプリケーション間でのデータの移動や処理を自動化できます。
・利便性とアクセシビリティ
ブラウザベースで利用できるほか、モバイルアプリも提供されています。これにより、場所を選ばずに自動化の設定や管理が可能です。
・AI統合
人工知能（AI）を活用した機能も提供しており、より高度なデータ処理や分析が可能です。
Microsoft 365との統合: Microsoft 365の各種アプリケーション（例えば、Outlook、Teams、SharePoint）との深い統合が可能で、これらのアプリケーションの使用を自動化するフローを簡単に作成できます。
これらの特徴により、Power Automateはビジネスにおける生産性の向上や、作業の効率化に大きく貢献するツールとなっています。
フロー全体
解説
１．トリガーは、Azure Devopsの「プル要求が作成されたとき（Git）」
該当のリポジトリがある、組織名、プロジェクト名、リポジトリ名をプルダウンから選択する。
２．Azure Devopsの実行ログをJsonで解析をする。
Jsonの解析コネクタを使い、Azure DevOpsの実行ログを解析する。
↓下記をコピペしください。
{
"type": "object",
"properties": {
"headers": {
"type": "object",
"properties": {
"Cache-Control": {
"type": "string"
},
"Pragma": {
"type": "string"
},
"Transfer-Encoding": {
"type": "string"
},
"Vary": {
"type": "string"
},
"Set-Cookie": {
"type": "string"
},
"Strict-Transport-Security": {
"type": "string"
},
"x-ms-request-id": {
"type": "string"
},
"X-Content-Type-Options": {
"type": "string"
},
"X-Frame-Options": {
"type": "string"
},
"Timing-Allow-Origin": {
"type": "string"
},
"x-ms-apihub-cached-response": {
"type": "string"
},
"x-ms-apihub-obo": {
"type": "string"
},
"Date": {
"type": "string"
},
"Content-Type": {
"type": "string"
},
"Expires": {
"type": "string"
}
}
},
"body": {
"type": "object",
"properties": {
"repository": {
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"type": "string"
},
"name": {
"type": "string"
},
"url": {
"type": "string"
}
}
},
"createdBy": {
"type": "object",
"properties": {
"displayName": {
"type": "string"
},
"uniqueName": {
"type": "string"
},
"id": {
"type": "string"
},
"imageUrl": {
"type": "string"
},
"url": {
"type": "string"
}
}
},
"closedBy": {
"type": "object",
"properties": {}
},
"autoCompleteSetBy": {
"type": "object",
"properties": {}
},
"reviewers": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"DisplayName": {
"type": "string"
},
"UniqueName": {
"type": "string"
},
"Id": {
"type": "string"
},
"Url": {
"type": "string"
},
"HasDeclined": {
"type": "boolean"
},
"IsFlagged": {
"type": "boolean"
},
"IsRequired": {
"type": "boolean"
},
"Vote": {
"type": "integer"
}
},
"required": [
"DisplayName",
"UniqueName",
"Id",
"Url",
"HasDeclined",
"IsFlagged",
"IsRequired",
"Vote"
]
}
},
"reviewerList": {
"type": "string"
},
"requiredReviewerList": {
"type": "string"
},
"pullRequestId": {
"type": "integer"
},
"creationDate": {
"type": "string"
},
"title": {
"type": "string"
},
"description": {
"type": "string"
},
"isDraft": {
"type": "boolean"
},
"sourceRefName": {
"type": "string"
},
"targetRefName": {
"type": "string"
},
"url": {
"type": "string"
},
"mergeId": {
"type": "string"
},
"codeReviewId": {
"type": "integer"
},
"supportsIterations": {
"type": "boolean"
}
}
}
}
}
３．変数（メンション）を定義する
「変数を初期化する」コネクタを使い、変数（メンション）を定義する。
Nameは、「メンション」を入力する。
Typeは、「Array」を選択する。
Vauleは、空のままにする。
４．Teamsの@mentionを定義する
Teamsの「ユーザーの@mentionトークンを取得する」コネクタを使い、メンションを取得する。
ユーザーは、Json解析から出力された「UniqueName」を選択する。
※uniqueNameもあるが、こちらはPRを依頼した人のメールアドレスです。
UniqueNameは、PR依頼された人のメールアドレスです。
５．変数（メンション）に変数を代入する
「作成」コネクタを使い、変数（メンション）を定義する。
入力は、赤丸から式を挿入する。
挿入する式は、
decodeUriComponent(outputs(
を入力する。
この状態で、動的コンテンツから@ mentionを選択すると下記の式が完成します。
decodeUriComponent(outputs(outputs('ユーザーの_@mention_トークンを取得する')?['body/atMention']
式が完成後、更新をクリックする。
６．変数（メンション）に変数を代入する
「配列変数に追加」コネクタを選択する。
Nameは、３で作成した変数（メンション）を選択する。
Vauleは、５で作成した出力を選択する。
７．結合で複数メンションできるようにする
「統合」コネクタを選択する。
Fromは、6で作成出力を選択する。
Join Withは、「,」を入力する。
８．PRのURLリンクの作成
入力内容は、下記です。
<a herf = "hhtps://dev.azure.com/<組織名>/<プロジェクト名>/<リポジトリ名>/pullrequest/PR番号">PR</a>
※PR番号は、２のjson解析の出力にある「Body pullRequestId」を使用する
９．Teamsのチャネルにメッセージを送信する
Teamsの「チャットまたはチャネルでメッセージを投稿する」を選択する。
以下のパラメータを選択する。
-投稿者：フローボット
-投稿先：Channel
-Teams：投稿したTeamsを選択
-Channel：投稿したいチャネルを選択
Messageの内容は、下記です。
-Output：７で作成した結合のoutputを選択（PRをお願いした相手にメンションがいきます）
-Body display：２でJson解析した際の「Body display」を選択（PRを出した人の名前が取得できます）
-出力：８で作成したPRのリンクを指定
まとめ
プルリクエストを自動化したおかげで、手間が減りました。
これにより、チームメンバーがすぐに通知を受けて対応できるようになり、開発の速度が上がりました。
次は、PRがしばらくレビューされない場合に自動でリマインダーを送る機能を追加使用と思っています。また記事にします。
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