00:00:00最近、CodeRabbitというツールを見つけました。これは基本的にはAIを搭載した
00:00:05コードレビューアシスタントで、GitHubなどのプラットフォームと連携し、
00:00:10プルリクエストに対して行ごとのフィードバックを提供してくれます。アイデアはシンプルですが非常に強力です。
00:00:16プルリクエストを送るたびに、AIが自動的にコードをレビューし、改善案の提案や
00:00:22バグの指摘、潜在的な問題のハイライトを行ってくれます。しかし、現在の多くのAIツールと同様に、
00:00:28無料版はかなり制限されており、全機能を利用するには有料サブスクリプションが必要です。
00:00:33そこで私は、多くの開発者が素晴らしい製品を見たときにする行動をとりました。自作を試みたのです。
00:00:38ですが今回は、何百行ものコードを書く代わりに、強力なワークフロー自動化プラットフォームである
00:00:44n8nを使ってシステム全体を構築していきます。それでは始めましょう。まずはn8nをセットアップする必要があります。
00:00:51基本的には2つの選択肢があります。1つ目は、簡単なコマンドを使って
00:00:56自分のコンピュータ上でローカルに実行する方法です。試作やワークフローのテストには最適です。
00:01:01しかし、自動化をバックグラウンドで実際に稼働させ、24時間365日利用可能にしたい場合は、
00:01:06最終的にどこかでホストする必要があります。公式のマネージドホスティングである
00:01:12n8n Cloudを利用できますが、個人的には月額約20ドルからという価格設定は
00:01:17少し高いと感じました。使用量に応じて料金も上がっていきます。
00:01:23さらに、サーバー設定に慣れていない場合、サーバー上でn8nをゼロから構築するのは
00:01:28少し複雑になることがあります。そこで、より安価でセットアップが非常に簡単なものをお探しなら、
00:01:33本日の動画のスポンサーでもあるHostingerを利用できます。まずは概要欄にある
00:01:39最初のリンクをクリックしてください。Hostingerのn8nセルフホスティングページに直接移動します。
00:01:44料金セクションまでスクロールすると、n8n Cloudに比べてプランが
00:01:50非常に手頃であることがわかります。しかし、利点は価格だけではありません。
00:01:56HostingerのVPSでn8nをセルフホストすると、ワークフロー数は無制限になり、データも完全に所有でき、
00:02:03使用量ベースの課金ではないため料金も予測可能です。もう一つの大きな利点は、
00:02:08Hostingerがワンクリックセットアップを提供していることです。複雑なインストール手順なしで、
00:02:14わずか数分でn8nインスタンスを稼働させることができます。今回のチュートリアルでは、最も人気のある
00:02:20KVM 2プランをお勧めします。複数のワークフローを快適に動かすのに十分なリソースを備えています。
00:02:25プランを選択すると、支払い期間を選択できるチェックアウトページに移動します。
00:02:31通常、12ヶ月または24ヶ月を選択するのが最もお得です。さらに下にスクロールすると、
00:02:37サーバーのリージョンを選択でき、OSセクションではn8nが
00:02:42あらかじめ選択されているのがわかります。ちなみに、さらなる割引をご希望の場合は、
00:02:48私のクーポンコード「DECODINGCOALATEN」を使用すれば、さらに10%オフになります。
00:02:54その後、アカウントを作成し（未作成の場合）、支払い情報を入力して決済を完了させます。
00:02:58支払いが完了すると、VPSのセットアップページにリダイレクトされるので、
00:03:04サーバーのルートパスワードを入力します。数分後、VPSの準備が整い、
00:03:10Hostingerのダッシュボードに表示されます。基本的にはこれだけです。それではいよいよ面白い部分、
00:03:16ワークフローの構築に集中しましょう。VPSの準備ができたら「Manage App」をクリックし、
00:03:22n8nアカウントを作成してダッシュボードに入ります。
00:03:27ダッシュボードでは、ワークフローの作成に関して2つの方法があります。完全にゼロから
00:03:33開始するか、他の誰かが作成した既存のテンプレートを使用するかです。
00:03:38実際、今回のAI GitHubコードレビューでも、既存のテンプレートから始めて
00:03:44ニーズに合わせてカスタマイズしていきます。ではテンプレートをインポートしましょう。
00:03:50インスタンスに直接インポートするか、テンプレートをクリップボードにコピーして
00:03:55ワークフローエディタに貼り付けます。今回はクリップボードのオプションを使います。
00:04:01最初のノードはGitHubトリガーです。これは基本的に、
00:04:06GitHubリポジトリで発生するイベントを監視します。設定するには、ノードをダブルクリックして
00:04:11新しい認証情報を作成します。GitHubアカウントの接続には2つのオプションがありますが、
00:04:17私はOAuth2を使用します。必要な情報を取得するには、GitHubの設定に移動し、
00:04:23Developer settings、OAuth appsを開き、新しいOAuthアプリケーションを作成します。名前を付け、
00:04:30コールバックURLには、n8nが提供するリダイレクトURLをコピーして貼り付けます。
00:04:36登録後、クライアントIDが生成されます。クライアントシークレットも作成しましょう。
00:04:42これら両方の値をコピーしてn8nの認証フィールドに貼り付け、「Connect」をクリックして承認します。
00:04:48接続したら、リポジトリの所有者とリポジトリ名を入力し、
00:04:54イベントタイプが「pull request」に設定されていることを確認します。これでワークフローがリポジトリ内のPRを監視します。
00:05:00次のノードは、プルリクエストからファイルの差分を取得する役割を担います。
00:05:06プルリクエストが作成されると、古いコードと新しいコードの間に変更が生じますが、
00:05:11このノードがその変更を取得し、AIが分析できるようにします。
00:05:17その後、「create target prompt」というJavaScriptノードがあります。これは、
00:05:23AIモデルに送信されるプロンプトを準備します。コード内には「user message」という変数があり、
00:05:29そこにAIへの指示が含まれています。コードレビューの厳格さや詳細さに合わせて、
00:05:34このプロンプトを自由に変更できるのが良いところです。次はコードレビューエージェントノードです。
00:05:40これは実際にAIモデルにリクエストを送信する役割を果たします。テンプレートは
00:05:45元々OpenAIのモデルに接続されており、コーディングガイドラインにGoogleスプレッドシートを使用しています。
00:05:51ですが今回はGoogle Geminiモデルを使用するので、スプレッドシートのノードを削除し、
00:05:57OpenAIモデルをGeminiチャットモデルに置き換えます。GeminiのAPIキーを
00:06:04貼り付けるだけで、Geminiがコードレビューを担当するようになります。この時点でワークフローは
00:06:10主要な処理のほとんどを行っています。PRを監視し、変更されたコードを取得し、
00:06:16プロンプトを作成してAIに分析依頼を送ります。あとは結果をGitHubに投稿するだけです。
00:06:22次のノードは「GitHub robot」で、これはプルリクエストに直接
00:06:27コメントを投稿します。再度、先ほど設定したGitHubの認証情報を使用し、
00:06:32リポジトリの詳細を入力し、イベントタイプに「comment」を選択します。最後に、
00:06:39AIレビューによるコメントであることを示すラベルを追加するGitHubノードがあります。
00:06:44ダブルクリックして同様の情報を入力します。ラベルは自由に編集可能です。これで完了です。
00:06:50ワークフローが完成しました。テストの前に、まず公開しましょう。上部の「Publish」をクリックし、
00:06:56名前を付ければ準備完了です。ではテストしてみましょう。AIクイズ生成プロジェクトである
00:07:03「Quizify」というリポジトリを使用します。テストのために、わざと
00:07:09質の悪いコードを追加して、AIが批評できる材料を作ります。プッシュする前に、
00:07:16プルリクエストを開けるように別ブランチを作成してください。ブランチをプッシュしたらPRを作成します。
00:07:21すべてが正しく設定されていれば、ワークフローが自動的にトリガーされるはずです。
00:07:30ご覧の通り、AIはすでにコードを分析し、プルリクエストに直接コメントを残し始めています。
00:07:36今後、新しいPRを開くたびに、このワークフローが自動的に実行され、コードをレビューします。
00:07:43n8n内の実行ログを確認して、ワークフローが正常に完了したことを確かめることもできます。
00:07:49以上が、Hostingerでホストされたn8nを使用して、自分専用のAI GitHubコードレビュアーを構築し、
00:07:55わずか数分でレビューを自動化する方法です。素晴らしいのは、これがn8nで構築できることの
00:08:00ほんの一部に過ぎないということです。実験を始めれば、デプロイパイプラインから
00:08:06AIエージェント、生産性向上のためのワークフローまで、あらゆるものを自動化できます。
00:08:12今回の動画は以上です。スポンサーのHostingerに感謝します。皆さんもぜひ
00:08:17チェックしてみてください。この動画が役に立ったら、高評価、共有、チャンネル登録をお願いします。
00:08:23また次回の動画でお会いしましょう。