# 最初のエージェント型ワークフロー

事前構築済みのワークフローと GitHub CLI を使用して、初めての AI を利用した自動化を実行します。

> \[!NOTE]
> GitHub エージェント型ワークフロー are in パブリック プレビュー and subject to change.

## イントロダクション

GitHub エージェント型ワークフロー では、AI を利用したワークフローを使用してリポジトリ タスクを自動化できます。
GitHub エージェント型ワークフローの概要については、[GitHub のエージェント型ワークフローについて](/ja/enterprise-cloud@latest/copilot/concepts/agents/about-github-agentic-workflows) を参照してください。

このガイドでは、事前に構築されたエージェント ワークフロー (毎日のリポジトリ状態レポート) を既存のリポジトリに追加します。 これには約 10 分かかり、 GitHub Actionsで実行される自動化されたエージェントの実際の例が示されます。

このクイック スタートでは、最初のワークフローを実行することに重点を置いています。 より詳細なセットアップとトラブルシューティングのガイダンスについては、 [GitHub エージェント型ワークフロー ドキュメント サイト](https://github.github.com/gh-aw/)を参照してください。

## 前提条件

開始する前に、以下の項目があることを確認します:

* AI アカウント: GitHub Copilot、 Anthropic Claude、 OpenAI Codex、Google Gemini
* 書き込みアクセス権がある GitHub リポジトリ
* GitHub Actions リポジトリに対して有効
* GitHub CLI (`gh`) v2.0.0 以降がインストールおよび認証されている

  バージョンを確認するには、 `gh --version`を実行します。 認証するには、次のコマンドを実行します。

  ```shell
  gh auth login --scopes repo,workflow
  ```

このクイック スタートは、サポートされている任意のエンジンで完了できます。
GitHub Copilot は既定のエンジンであり、 GitHub Copilot プランは選択したときにのみ必要です。

サポートされているオペレーティング システムは、Linux、macOS、および WSL を使用したWindowsです。

## 手順 1: `gh aw` 拡張機能をインストールする

GitHub エージェント型ワークフローのGitHub CLI拡張機能をインストールします。

```shell
gh extension install github/gh-aw
```

## 手順 2: ワークフローを追加して実行をトリガーする

リポジトリのルートから、次のコマンドを実行します。

```shell
gh aw add-wizard githubnext/agentics/daily-repo-status
```

`add-wizard` コマンドは、ワークフロー参照を`OWNER/REPO/WORKFLOW-NAME`形式で受け入れます。 この対話型プロセスでは、次の処理が行われます。

1. リポジトリの前提条件を確認します。
2. AI エンジンを選択するように求めるメッセージが表示されます (既定Copilot 、または他のエンジンから選択します)。
3. 選択したエンジンのシークレットと認証のセットアップについて説明します。 選択したエンジンによっては、ウィザードによって、 `COPILOT_GITHUB_TOKEN`、 `ANTHROPIC_API_KEY`、 `OPENAI_API_KEY`、または `GEMINI_API_KEY`の構成が求められる場合があります。 セットアップ手順については、 [認証リファレンス](https://github.github.com/gh-aw/reference/auth/) の記事を参照してください。
4. ワークフロー マークダウン ファイルを生成し、対応する `.lock.yml` ファイルをコンパイルします。
5. 生成された両方のファイルを `.github/workflows/`に追加する pull request を開きます。
6. プル リクエストを自分で確認してマージするか、自動でマージされるフローを選択できます。

ワークフローが作成されると、すぐに実行するかどうかを確認するメッセージが表示されます。 \[ **はい** ] を選択してワークフローをトリガーします。

## 手順 3: ワークフローが完了するまで待つ

自動化されたワークフローの実行には通常、2 \~ 3 分かかります。 完了すると、以下を分析する日次ステータス レポートを含む新しい Issue がリポジトリに作成されます。

* 最近のリポジトリ アクティビティ (問題、プル要求、ディスカッション、リリース)
* 進行状況の追跡と強調表示
* 保守担当者向けの実行可能な次の手順

## 手順 4: ワークフローをカスタマイズする (省略可能)

優先順位に合わせてワークフローを編集できます。

1. リポジトリで `.github/workflows/daily-repo-status.md` を開きます。

2. マークダウン本文を編集して、問題のバックログ、CI のセットアップ、テスト、パフォーマンス、ロードマップなど、レポートの内容を説明します。

3. frontmatter 構成を変更した場合は、ワークフローを再コンパイルします。

   ```shell
   gh aw compile
   ```

4. 変更をコミットしてプッシュしてください。

5. 必要に応じて、別の実行をトリガーします。

   ```shell
   gh aw run daily-repo-status
   ```

## 次のステップ

* 独自のカスタム エージェント型ワークフローを作成するには、 [GitHubのエージェント型ワークフローの作成](/ja/enterprise-cloud@latest/copilot/how-tos/github-agentic-workflows/creating-github-agentic-workflows) を参照してください。
* 高度なパターンと完全なリファレンスについては、 [GitHub エージェント型ワークフロー ドキュメント サイト](https://github.github.com/gh-aw/)を参照してください。