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GitHubにAI開発チームメイトを迎えよう — Gemini CLIでレビュー時間を1/3に短縮する方法

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この記事で得られるもの

  1. レビュー時間を最大67%削減する“初期チェック”ワークフローの組み方
  2. Issue整理とテスト生成をAIに丸投げする実装レシピ
  3. AIが暴走したときの 失敗例とリカバリ手順

コードを書く前にレビュー対応で1日が溶ける──その課題をAI開発チームメイトが解決します。GitHub に Gemini CLI GitHub Actions を常駐させ、反復作業をAIへ委任しようという試みです。無料枠で今すぐ始められます。

ワークフロー全体像 🗺️

図のポイント — PR・Issue・コメントの3系統トリガーが一本化される。

AIコメントのサンプル

Gemini CLI Review (自動投稿例)

❌  N+1 クエリの可能性を検出:
    Order.find({ include: 'items' })
    ↳ 改善案: `Order.preload('items')`

💡  変数名が抽象的です: `data`
    ↳ 目的に合わせて `orderSummary` など具体名へ

✅  テストが追加されています: tests/order.spec.ts

※ 上記は実際の PR に付与された AI コメントを抜粋したものです

使いどころ（7領域のハイライト）

  1. PRの初期チェック – スタイル／アンチパターンを自動指摘
  2. Issue駆動開発の加速 – 再現手順整形・重複検知・受け入れ基準草案
  3. テスト & 品質保証 – ユニット/E2Eテスト生成・レグレッション抽出
  4. ドキュメント & 多言語展開 – API Doc 下書き・リリースノート・翻訳
  5. セキュリティ & 依存管理 – 脆弱ライブラリ検出・シークレットリーク警告
  6. パフォーマンス / コスト最適化 – ホットスポット抽出・SQL最適化提案
  7. 設計ブレインストーミング & 計画 – 代替アーキ案・粗見積もり・週次レポート

失敗談: ラベル暴走事件とリカバリ手順 🐞

状況: /triage 初日、英語 Issue まで日本語ラベルが大量付与 → ラベル255個到達で API 429。

Step 対処内容
1 誤検知コメントを確認（similarity < 0.5 多発）
2 GEMINI.md に「言語が異なる場合は needs-translation のみ付与」と追記
3 /rollback-labels last 20 で直近 20 Issue のラベル一括削除
4 confidence_threshold を 0.7 に引き上げ
5 再テスト → 過剰付与ゼロを確認

教訓: 暴走の主因はコンテキスト不足と閾値設定。GEMINI.md とワークフロー変数で抑制できる。

最小3ワークフロー（最新版）

  • PR初期チェック /review
  • Issueトリアージ /triage
  • オンデマンド依頼 @gemini-cli ...

(具体的 YAML はリポジトリに同梱)

GEMINI.md ― AI開発チームメイトの教科書

# プロジェクト前提（AI開発チームメイト向け）
- ランタイム: Node.js 20 / Next.js
- コーディング: TypeScript、public関数はJSDoc必須
- 依存追加は原則PRで合意
- PR粒度: 1PR=1目的、diff 300行目安
- テスト: Unit中心、E2EはPlaywrightで主要シナリオのみ

運用Tips

  • 許可リスト方式でAIの実行コマンドを絞る
  • 誤指摘は GEMINI.md に NG例 として即追記
  • コメントコマンドを /review /explain /write tests で使い分け
  • Slack 連携で AI コメント通知を即確認

まとめ

  • AI開発チームメイトは PR レビュー“だけ”ではない。Issue管理・テスト生成・ドキュメント作成まで守備範囲。
  • 失敗しても GEMINI.md とワークフロー変数で 即リカバリ 可能。
  • 無料枠 + 最小3ワークフローで始め、学習→拡張 のサイクルを回そう。
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