AI開発のためのGitHubワークフロー実践ガイド
AI協働時代に対応した、世界初の実践的GitHubワークフローガイドブック
ChatGPT/GitHub Copilot/Claude等のAI開発者ツールとGitHubを統合した開発手法を体系的に解説。AI時代のソフトウェア開発に必要なワークフロー、セキュリティ、ガバナンス、大規模開発の実践的ノウハウを網羅。
📚 目次
はじめに
第1部：AI協働時代の基礎編
第1章：GitとGitHubの基本概念
- 1.1 バージョン管理の必要性
- 1.2 GitとGitHubの違い
- 1.3 リポジトリの概念
- 1.4 コミットとは何か
- 1.5 ブランチの基本
- 1.6 ローカルとリモートの関係
第2章：AI時代のGitHub協働基礎
- 2.1 なぜAI協働が必要なのか
- 2.2 AIが理解しやすいIssueの書き方
- 2.3 AI協働を前提としたPull Request
- 2.4 AI指示の体系的手法（CLEAR方式）
- 2.5 チームレベルでのAI協働標準化
- 2.6 実践的なワークフロー
- 2.7 継続的な改善
第3章：必須コマンドとAI活用
- 3.1 環境構築とGitの初期設定
- 3.2 基本コマンド（clone, add, commit, push, pull）とAI支援
- 3.3 ブランチ操作（checkout, branch, merge）の効率化
- 3.4 状態確認（status, log, diff）とAI分析
- 3.5 AIを活用したコンフリクト解決
- 3.6 .gitignoreの自動生成と最適化
第4章：GitHubでの協働作業入門
- 4.1 実践例：AI支援による機械学習プロジェクト
- 4.2 ラベルとマイルストーンの活用
- 4.3 プロジェクトボードでのタスク管理
- 4.4 AI最適化Issueテンプレートの実装
第5章：GitHubアカウントとリポジトリ管理
- 5.1 個人アカウントの設定
- 5.2 個人アカウントと組織アカウントの違い
- 5.3 Public/Privateリポジトリの選択基準
- 5.4 リポジトリの基本設定
- 5.5 READMEとライセンスの設定
第2部：AIツール活用編
第6章：GitHub Copilotの高度な活用
- 6.1 第2章のCLEAR方式を使ったCopilot活用
- 6.2 コード生成の効果的な使い方（実践編）
- 6.3 AIペアプログラミングの発展的テクニック
- 6.4 高度なプロンプトエンジニアリング
- 6.5 Copilotの制限事項と対処法
第7章：AI支援によるコードレビュー実践
- 7.1 第2章のPRテンプレートを使った実装
- 7.2 自動レビューコメントの効果的な活用
- 7.3 人間のレビューとAIレビューの協働パターン
- 7.4 セキュリティ脆弱性の自動検出と対応
- 7.5 AI協働履歴を活用したレビュー効率化
第8章：GitHub Advanced SecurityとAI統合
- 8.1 Code scanningの設定
- 8.2 Secret scanningの活用
- 8.3 Dependency reviewの実践
- 8.4 AI支援による脆弱性修正提案
- 8.5 セキュリティアラートの管理
第3部：セキュリティと権限管理編
第9章：アクセス権限の体系
- 9.1 リポジトリレベルの権限（Read/Write/Admin）
- 9.2 ブランチ保護ルールの設定
- 9.3 CODEOWNERSによる承認フロー
- 9.4 Required reviewersの設定
- 9.5 権限の継承と上書き
第10章：組織管理とチーム運用
- 10.1 Organizationの作成と初期設定
- 10.2 Team構造の設計と権限継承
- 10.3 Outside Collaboratorの管理
- 10.4 SAML SSOとの連携
- 10.5 監査ログの活用
第11章：セキュリティ実践
- 11.1 Secrets管理の基本
- 11.2 Environment設定と環境変数
- 11.3 Dependabotによる脆弱性対策
- 11.4 Security Policyの設定
- 11.5 セキュリティインシデント対応
第4部：実践編（チーム開発）
第12章：実践的なワークフロー設計
- 12.1 ケーススタディ：AI協働型モデル開発プロジェクト
- 12.2 実験ブランチとメインラインの管理
- 12.3 AI協働を考慮したリリース戦略
第13章：CI/CDパイプライン構築
- 13.1 GitHub Actionsの基本構造とAI活用
- 13.2 AIモデル学習の自動化パイプライン
- 13.3 第2章の品質ゲート実装
- 13.4 AI協働による効率的なワークフロー作成
- 13.5 継続的改善サイクルの実装
第14章：大規模データとモデルの管理
- 14.1 Git LFSの基本設定
- 14.2 DVC（Data Version Control）との連携
- 14.3 モデルレジストリの構築
- 14.4 アクセス制御を考慮したデータ管理
- 14.5 実験結果の追跡と管理
第15章：GitHub Pagesでのプロジェクト公開
- 15.1 GitHub Pagesの基本設定
- 15.2 ML/AIプロジェクトのデモページ作成
- 15.3 ドキュメントサイトの構築
- 15.4 実験結果の可視化と公開
- 15.5 自動デプロイとメンテナンス
第5部：発展編（エンタープライズ対応）
第16章：外部協力者との連携
- 16.1 Fork & Pull Requestモデル
- 16.2 コントリビューターライセンス契約（CLA）
- 16.3 外部貢献者の権限管理
- 16.4 コントリビューションガイドラインの作成
- 16.5 オープンソースプロジェクトの運営
第17章：コンプライアンスとガバナンス
- 17.1 ライセンス管理の基本
- 17.2 Export Control対応
- 17.3 AIツール利用時の知的財産権配慮
- 17.4 監査要件への対応
- 17.5 ポリシー違反の検出と対応
付録
付録A：GitHub用語集
付録B：トラブルシューティングガイド
付録C：料金プランと機能比較表
付録D：AIツールのコスト計算例
付録E：便利なGitエイリアス集
付録F：推奨VS Code拡張機能
付録G：参考資料
📖 書籍について
著者: 太田和彦（株式会社アイティードゥ）
ライセンス: MIT License
リポジトリ: GitHub
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