@nqounetです。
「AIに記事を書いてもらうって、具体的にどうやるの？」
この記事では、GitHub Copilotのエージェントパネルからプロンプトを入力して、実際にブログ記事を生成した体験をお伝えします。従来のコード補完とは全く異なる、新しい開発フローを体験した感想と、そこから得られた学びを共有します。
背景・きっかけ
AGENTS.mdを作成した後の次のステップ
前々回の記事「エージェントガイドラインを作成するプロンプトを試してみた」で、GitHub Copilotコーディングエージェント用の設定ファイルを作成しました。
その設定ファイルを使って、実際にブログ記事を生成してみたい。そう思ったのが今回の体験のきっかけです。
試したかったこと
- エージェントパネルからの直接入力でタスクを実行できるか
- AGENTS.mdの設定が正しく反映されるか
- 体験記事というジャンルでもAIは適切な文章を生成できるか
実際に行ったこと
エージェントパネルとは
GitHub Copilotコーディングエージェント（GitHub Copilot coding agent：GitHubリポジトリ内でタスクを自動実行するAIエージェント）は、Issueやプルリクエストからだけでなく、エージェントパネルから直接プロンプトを入力して実行することもできます。
エージェントパネルは、GitHubのリポジトリ画面で利用でき、テキストボックスに指示を入力するだけでタスクを開始できます。
入力したプロンプト
今回、エージェントパネルに入力したプロンプトの概要は以下の通りです:
- AGENTS.mdを作成した時の体験を記事にしたい
- プルリクエストとCopilotセッションへの参照を含める
- プログラミングをウェブで学ぶ難しさと、公式ドキュメントの重要性について触れる
- 実際に使用したプロンプトを掲載する
Copilotの動作
エージェントパネルからプロンプトを送信すると、Copilotは以下のような流れで作業を進めました:
- リポジトリの理解: AGENTS.mdを読み込み、記事のスタイルガイドを把握
- 記事の構成: 体験記事の構成ガイドラインに沿った見出し構成を作成
- 本文の執筆: プロンプトの内容に基づいて記事を生成
- AGENTS.mdの更新: 記事作成中に気づいた改善点を反映
- プルリクエストの作成: 変更をまとめてプルリクエストを自動作成
結果と分析
生成されたプルリクエスト
Copilotが自動生成したプルリクエストは、以下のような内容でした:
- タイトル: Add blog article: Creating AGENTS.md with GitHub Copilot
- 変更ファイル:
articles/best-agents-md-prompt.md（新規記事）AGENTS.md（ガイドラインの追加）
特筆すべき点
Copilotは、記事を生成するだけでなく、AGENTS.md自体も改善してくれました。
具体的には:
- 出力形式に「保存場所」と「ファイル名規則」を追加
- 「体験記事の構成ガイドライン」セクションを新設
これは、私がプロンプトで直接指示したわけではありません。Copilotが記事を書く過程で「これがあった方が良い」と判断して追加してくれたのです。
うまくいった点
1. AGENTS.mdの設定が正しく反映された
生成された記事は、AGENTS.mdで定義したスタイルガイドに沿っていました:
- 丁寧かつフレンドリーな文体
- 専門用語への補足説明
- 一次情報を優先した出典の記載
2. プルリクエストの説明が詳細だった
自動生成されたプルリクエストの説明文には、変更内容が箇条書きで整理されており、レビューしやすい形式になっていました。
3. 関連する改善も提案してくれた
前述の通り、記事生成だけでなくAGENTS.mdの改善も自動で行ってくれました。
素晴らしかった体験
エージェントパネルからプロンプトを入力してから、プルリクエストがマージされるまで、非常にスムーズな体験でした。
従来であれば:
- ローカルでブランチを作成
- 記事を手動で執筆
- コミット＆プッシュ
- プルリクエストを作成
- レビュー＆マージ
という手順が必要でした。
エージェントパネルを使うと:
- プロンプトを入力
- 生成されたプルリクエストをレビュー
- マージ
という3ステップで完了します。
この体験から学んだこと
1. AGENTS.mdの重要性を実感
事前にAGENTS.mdを整備しておくことで、Copilotが一貫したスタイルで記事を生成してくれました。設定ファイルへの投資は、その後の生産性向上につながります。
2. AIは「指示されたこと以上」もやってくれる
今回、AGENTS.mdの改善は私が指示していませんでした。しかし、Copilotは作業の過程で必要だと判断し、自発的に改善を行いました。
これは、単なる指示実行マシンではなく、文脈を理解して最適な行動を取れるAIの能力を示しています。
3. レビューは人間の責任
自動生成されたからといって、そのままマージするのは危険です。生成された記事の内容、出典の正確性、スタイルの一貫性などは、必ず人間がレビューする必要があります。
AIは強力なツールですが、最終的な責任は人間が持つべきです。
4. 体験を記事にすることの価値
今回のように、実際に体験したことを記事にすることで、単なる技術解説とは異なる価値を提供できます。読者は「実際にやってみた人の感想」を知ることで、自分でも試してみようという気持ちになりやすいです。
まとめ
この記事では、GitHub Copilotのエージェントパネルから記事を生成した体験をお伝えしました。
ポイントの整理:
- エージェントパネルからプロンプトを入力するだけでタスクを実行できる
- AGENTS.mdを事前に整備しておくと、一貫したスタイルで生成される
- Copilotは指示された以上の改善も自発的に行うことがある
- 生成された内容は必ず人間がレビューすべき
エージェントパネルを使った開発フローは、まさに新しい体験でした。従来の開発プロセスを大幅に効率化しつつ、品質も維持できる可能性を感じています。
ぜひあなたも、AGENTS.mdを整備して、エージェントパネルからの記事生成を試してみてください。
参考資料
※以下のPRリンクは、nqou-net/amazon-junkie リポジトリでの体験をもとにしています。この記事は www.nqou.net リポジトリのブログ記事ですが、実際の作業は別リポジトリで行いました。
