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AI Agents · レッスン

PRレビューコメントの自動化

PRの差分を読み取り、API経由でインラインレビューコメントを投稿します。

「PRレビューコメントの自動化」はCoddyKit上の無料AI Agentsレッスンです。 これはレッスン3/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはAI Agents学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。

自動PRレビューとは

自動PRレビュ​​ーエージェントは、変更されたファイルを読み取り、差分を分析し、対象を絞ったレビューコメントを投稿します。人間のレビュ​​ーと同じように動作しながら、より高速で一貫性があります。用途には、セキュリティスキャン、スタイルの適用、一般的なバグの検出、テストカバレッジの確認、PRの内容の要約などがあります。

from github import Github
import os

g = Github(token=os.environ['GITHUB_TOKEN'])
repo = g.get_repo('myorg/myrepo')

# Get a specific pull request by number
pr = repo.get_pull(42)
print(f'PR #{pr.number}: {pr.title}')
print(f'Author: {pr.user.login}')
print(f'Base branch: {pr.base.ref} <- Head: {pr.head.ref}')
print(f'State: {pr.state}')
print(f'Changed files: {pr.changed_files}')
print(f'Additions: +{pr.additions}')
print(f'Deletions: -{pr.deletions}')

オープンなPull Requestの一覧取得

repo.get_pulls()を使ってPRを一覧取得します。状態（open、closed）、ベースブランチ、または並べ替え順で絞り込めます。レビューボットでは通常、まだレビューされていないopenなPRを処理します。

from github import Github
import os

g = Github(token=os.environ['GITHUB_TOKEN'])
repo = g.get_repo('myorg/myrepo')

# All open PRs targeting main
open_prs = repo.get_pulls(
    state='open',
    base='main',
    sort='created',
    direction='desc'
)

for pr in open_prs:
    # Check if agent has already reviewed it
    reviews = list(pr.get_reviews())
    agent_reviewed = any(
        r.user.login == 'my-agent-bot[bot]'
        for r in reviews
    )
    if not agent_reviewed:
        print(f'Needs review: PR #{pr.number} - {pr.title}')

変更されたファイルの取得

pr.get_files()は、PRで変更された各ファイルを表すFileオブジェクトのリストを返します。主なプロパティは、filename、status（added/modified/removed）、additions、deletions、patch（統合diffテキスト）です。

from github import Github
import os

g = Github(token=os.environ['GITHUB_TOKEN'])
repo = g.get_repo('myorg/myrepo')
pr = repo.get_pull(42)

changed_files = list(pr.get_files())
print(f'Changed files: {len(changed_files)}')

for file in changed_files:
    print(f'\n{file.status.upper()}: {file.filename}')
    print(f'  +{file.additions} -{file.deletions}')

    # The patch is the unified diff
    if file.patch:
        print(f'  Patch preview: {file.patch[:200]}')

# Filter to only Python files
python_files = [
    f for f in changed_files
    if f.filename.endswith('.py') and f.status != 'removed'
]

ファイルパッチ（差分）の読み取り

file.patchは統合diff形式の文字列です。+で始まる行は追加され、-で始まる行は削除されています。@@ヘッダーには、ハンクが始まる行番号が示されます。これを解析して、新しいコードのどこに問題があるのかを正確に特定します。

def parse_patch_hunks(patch):
    if not patch:
        return []

    hunks = []
    current_hunk = None
    new_line_num = 0

    for line in patch.split('\n'):
        if line.startswith('@@'):
            # Parse: @@ -old_start,old_count +new_start,new_count @@
            import re
            match = re.search(r'\+([0-9]+)', line)
            if match:
                new_line_num = int(match.group(1))
            current_hunk = {'header': line, 'lines': [], 'start_line': new_line_num}
            hunks.append(current_hunk)
        elif current_hunk is not None:
            if line.startswith('+'):
                current_hunk['lines'].append({'type': 'add', 'content': line[1:], 'line': new_line_num})
                new_line_num += 1
            elif line.startswith('-'):
                current_hunk['lines'].append({'type': 'remove', 'content': line[1:], 'line': None})
            else:
                new_line_num += 1

    return hunks

# --- demo ---
patch = (
    '@@ -10,3 +10,4 @@\n'
    ' def add(a, b):\n'
    '-    return a - b\n'
    '+    return a + b\n'
    '+    # fixed subtraction bug\n'
)
for hunk in parse_patch_hunks(patch):
    print(hunk['header'])
    for line in hunk['lines']:
        print(' ', line)

PRコミットの取得

pr.get_commits()は、PR内のコミットを返します。各コミットには、メッセージ、作成者、変更されたファイルのリストがあります。コミットメッセージを分析すると、レビューボットがPRの内容を要約し、適切なコミット管理が行われているかを確認するのに役立ちます。

from github import Github
import os

g = Github(token=os.environ['GITHUB_TOKEN'])
repo = g.get_repo('myorg/myrepo')
pr = repo.get_pull(42)

commits = list(pr.get_commits())
print(f'Commits in PR: {len(commits)}')

for commit in commits:
    print(f'\nCommit: {commit.sha[:8]}')
    print(f'Author: {commit.commit.author.name}')
    print(f'Message: {commit.commit.message[:80]}')
    print(f'Changes: +{commit.stats.additions} -{commit.stats.deletions}')

# Check commit message quality
poor_messages = [
    c for c in commits
    if len(c.commit.message.split()[0] if c.commit.message else '') < 3
    or c.commit.message.lower().startswith(('wip', 'fix', 'test'))
]
if poor_messages:
    print(f'{len(poor_messages)} commits have poor message quality')

PRレビューの投稿

pr.create_review()を使って正式なレビューを送信します。eventパラメーターでレビューの種類を指定します: 'APPROVE'、'REQUEST_CHANGES'、または'COMMENT'。レビューには全体向けの本文と、特定の行に対するインラインコメントのリストを含めることができます。

from github import Github
import os

g = Github(token=os.environ['GITHUB_TOKEN'])
repo = g.get_repo('myorg/myrepo')
pr = repo.get_pull(42)

# Submit a review with a general comment (no inline comments)
pr.create_review(
    body=(
        '**Automated Code Review**\n\n'
        'I analyzed this PR and found the following:\n'
        '- No security issues detected\n'
        '- Style conforms to project guidelines\n'
        '- Test coverage looks adequate\n\n'
        '_This review was generated automatically._'
    ),
    event='COMMENT'  # 'APPROVE', 'REQUEST_CHANGES', or 'COMMENT'
)

インラインレビューコメントの投稿

インラインコメントは、差分内の特定の行に直接表示されます。各コメントでは、path（ファイルパス）、line（新しいファイル内の行番号）、bodyを指定します。コメントのリストをpr.create_review(comments=[...])に渡してください。

from github import Github
import os

g = Github(token=os.environ['GITHUB_TOKEN'])
repo = g.get_repo('myorg/myrepo')
pr = repo.get_pull(42)

# Build inline comments from analysis results
inline_comments = [
    {
        'path': 'src/auth.py',
        'line': 47,
        'body': (
            ':warning: **Security Issue:** Using `md5` for password hashing.\n'
            'Use `bcrypt` or `argon2` instead.\n'
            'Example: `import bcrypt; bcrypt.hashpw(password.encode(), bcrypt.gensalt())`'
        )
    },
    {
        'path': 'src/utils.py',
        'line': 23,
        'body': (
            ':bulb: Consider using `pathlib.Path` instead of `os.path.join` '
            'for better cross-platform compatibility.'
        )
    }
]

pr.create_review(
    body='Security and style review complete. See inline comments.',
    event='REQUEST_CHANGES',
    comments=inline_comments
)
print(f'Review submitted with {len(inline_comments)} inline comments')

LLMを利用したコード分析

セキュリティ／品質レビュー用のプロンプトとともにファイルの差分をLLMに渡します。ファイルパス、行番号、重要度、説明を含む問題の一覧を、構造化されたJSONレスポンスとして返すように指示します。これを使ってインラインコメントのリストを作成します。

import anthropic
import json
import os

client = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'])

def analyze_file_with_llm(filename, patch):
    prompt = (
        f'Review this Python code diff for issues.\n'
        f'File: {filename}\n\n'
        f'Return JSON array: [{{"line": N, "severity": "error|warning|info", '
        f'"message": "..."}}]\n'
        f'Focus on: security vulnerabilities, bugs, and anti-patterns.\n'
        f'Diff:\n{patch[:3000]}'
    )

    response = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-5',
        max_tokens=1000,
        messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]
    )

    try:
        issues = json.loads(response.content[0].text)
        return [
            {'path': filename, 'line': i.get('line', 1),
             'body': f'[{i.get("severity", "info").upper()}] {i.get("message", "")}'}
            for i in issues if isinstance(i, dict)
        ]
    except json.JSONDecodeError:
        return []

PRレビューエージェントの完全なフロー

各要素をつなぎ合わせて、完全なPRレビューフローを構築します。ファイルを取得し、レビュー可能なファイルだけに絞り込み、それぞれをLLMで分析し、コメントを集めて、1回のAPI呼び出しでレビューを送信します。LLMのコストを抑えるため、変更されたファイルのうち最初の10件に制限します。

def run_pr_review(g, repo_name, pr_number):
    repo = g.get_repo(repo_name)
    pr = repo.get_pull(pr_number)

    print(f'Reviewing PR #{pr_number}: {pr.title}')

    # Get changed files (limit to 10)
    files = [
        f for f in list(pr.get_files())[:10]
        if f.filename.endswith(('.py', '.js', '.ts'))
        and f.patch
    ]

    all_comments = []
    for file in files:
        print(f'  Analyzing: {file.filename}')
        comments = analyze_file_with_llm(file.filename, file.patch)
        all_comments.extend(comments)

    # Determine review event based on findings
    critical = [c for c in all_comments if '[ERROR]' in c['body']]
    event = 'REQUEST_CHANGES' if critical else 'COMMENT'

    summary = (
        f'Analyzed {len(files)} files. '
        f'Found {len(all_comments)} issues '
        f'({len(critical)} critical).'
    )

    pr.create_review(body=summary, event=event, comments=all_comments[:25])
    print(f'Review submitted: {event} with {len(all_comments)} comments')

既存のエージェントレビューの確認

レビューを投稿する前に、エージェントボットが現在の状態のPRをすでにレビューしていないか確認します。既存のレビュー一覧でボットのユーザー名を確認し、重複したレビューを避けてください。

def should_review_pr(pr, bot_username):
    reviews = list(pr.get_reviews())

    # Check if bot already reviewed this PR
    bot_reviews = [
        r for r in reviews
        if r.user and r.user.login == bot_username
    ]

    if not bot_reviews:
        return True  # No previous review, proceed

    # Check if new commits were pushed since last review
    last_review_time = max(r.submitted_at for r in bot_reviews)
    commits = list(pr.get_commits())
    latest_commit_time = commits[-1].commit.author.date if commits else None

    if latest_commit_time and latest_commit_time > last_review_time:
        print(f'New commits since last review, re-reviewing...')
        return True

    print(f'PR #{pr.number} already reviewed by {bot_username}')
    return False

# --- demo: minimal stand-ins for PyGithub-style PR/review/commit objects ---
import datetime
from types import SimpleNamespace

class _FakeCommit:
    def __init__(self, date):
        self.commit = SimpleNamespace(author=SimpleNamespace(date=date))

class _FakeReview:
    def __init__(self, login, submitted_at):
        self.user = SimpleNamespace(login=login)
        self.submitted_at = submitted_at

class _FakePR:
    def __init__(self, number, reviews, commits):
        self.number = number
        self._reviews = reviews
        self._commits = commits
    def get_reviews(self):
        return self._reviews
    def get_commits(self):
        return self._commits

pr_never_reviewed = _FakePR(101, [], [_FakeCommit(datetime.datetime(2026, 8, 1))])
print('PR #101 needs review:', should_review_pr(pr_never_reviewed, 'coddy-bot'))

review_time = datetime.datetime(2026, 8, 1, 10, 0)
pr_up_to_date = _FakePR(102, [_FakeReview('coddy-bot', review_time)],
                        [_FakeCommit(review_time - datetime.timedelta(hours=1))])
print('PR #102 needs review:', should_review_pr(pr_up_to_date, 'coddy-bot'))

PRレビューのセキュリティスキャンパターン

一般的な自動レビューのパターンとして、追加された行にセキュリティ上のアンチパターンがないかをスキャンします。対象には、ハードコードされたシークレット、非推奨関数の使用、SQL文字列の連結、eval()の呼び出しなどがあります。追加された各行を一連のパターンと照合し、検出結果をインラインコメントとして指摘します。

import re

SECURITY_PATTERNS = [
    (r'eval\s*\(', 'Dangerous eval() call — code injection risk'),
    (r'os\.system\s*\(', 'os.system() is unsafe; use subprocess with a list'),
    (r'pickle\.loads?\s*\(', 'pickle.load is unsafe with untrusted data'),
    (r'execute\(.*%\s*', 'Possible SQL injection — use parameterized queries'),
    (r'md5\s*\(|hashlib\.md5', 'MD5 is cryptographically broken for passwords; use bcrypt'),
]

def scan_patch_for_security(filename, patch):
    if not patch:
        return []
    comments = []
    new_line = 0
    for line in patch.split('\n'):
        if line.startswith('@@'):
            import re as _re
            m = _re.search(r'\+([0-9]+)', line)
            if m:
                new_line = int(m.group(1))
        elif line.startswith('+') and not line.startswith('+++'):
            content = line[1:]
            for pattern, message in SECURITY_PATTERNS:
                if re.search(pattern, content):
                    comments.append({'path': filename, 'line': new_line,
                                     'body': f':rotating_light: **Security:** {message}'})
            new_line += 1
        elif not line.startswith('-'):
            new_line += 1
    return comments

# --- demo ---
patch = (
    '@@ -1,2 +1,3 @@\n'
    ' def run(cmd):\n'
    '+    os.system(cmd)\n'
    '+    hashlib.md5(cmd.encode())\n'
)
for c in scan_patch_for_security('run.py', patch):
    print(c)

クイックチェック：レビューイベント

PRレビューのオプションについての理解度を確認しましょう。

自動PRレビューのまとめ

これでエージェントは、プログラムからプルリクエストをレビューできるようになりました。

  • repo.get_pull(number) — メタデータを含むPRオブジェクトを取得します
  • pr.get_files() — filename、patch、additionsを含む変更ファイルの一覧を取得します
  • pr.get_commits() — コミットメッセージと統計情報を調べます
  • pr.create_review(body, event, comments) — オプションのインラインコメントを付けてレビューを送信します
  • インラインコメントの形式：{'path': filename, 'line': N, 'body': markdown}
  • 所見には'COMMENT'を、ブロックが必要な問題には'REQUEST_CHANGES'を使用します
  • 重複を避けるため、再レビューの前に既存のレビューを確認します
  • APIの制限内に収めるため、ファイルの分析は10個、インラインコメントは25件までに制限します

よくある質問

「PRレビューコメントの自動化」レッスンは無料ですか？

はい。「PRレビューコメントの自動化」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、AI Agentsコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。

「PRレビューコメントの自動化」で何を学びますか？

PRの差分を読み取り、API経由でインラインレビューコメントを投稿します。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでAI Agentsを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

AI Agentsを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのAI Agentsは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン3/4です。

「PRレビューコメントの自動化」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このAI Agentsレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのAI Agentsレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

  1. GitHub REST API概要
  2. Issueの一覧表示と管理
  3. PRレビューコメントの自動化
  4. コミット履歴と差分の分析
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