■概要
GitHubで新しいIssueが作成された際、内容に不足があり手戻りが発生することはありませんか？担当者が一つひとつ確認し、不足情報を指摘するのは時間も労力もかかるため、開発プロセスの遅延に繋がりかねません。このワークフローを活用すれば、GitHubでのIssue作成をトリガーに、AIが内容を自動で解析します。情報が不足している場合はGmailで担当者に通知できるため、確認作業を自動化し、開発プロセスを円滑に進めることが可能です。
■このテンプレートをおすすめする方
- GitHubのIssue管理で、情報の抜け漏れによる手戻りを減らしたい開発リーダーの方
- Issueの内容確認や修正依頼の手間を省き、コアな開発業務に集中したいエンジニアの方
- AIを活用して開発プロセスを効率化し、チームの生産性を向上させたいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット
- AIがIssueの内容を自動で解析し通知するため、担当者が手動で確認し連絡する手間を省き、時間を有効活用できます。
- 人の目による確認で起こりうる見落としや、情報不足のまま作業を進めてしまうといったミスを防ぎ、開発の品質向上に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、GitHubとGmailをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGitHubを選択し、「Issueが新しく作成されたら」というアクションを設定します。
- 続けて、オペレーションでAI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、作成されたIssueの情報に不足がないかを解析させます。
- 最後に、オペレーションでGmailの「メールを送る」アクションを設定し、AIの解析結果をもとに不足情報を記載した通知メールを担当者へ送信します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- GitHubのトリガー設定で、フローボットの起動対象としたいリポジトリを任意で選択してください。
- Gmailでメールを送るアクションでは、AIの解析結果を反映させるなど、通知メールの本文を自由にカスタマイズしてください。
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