GitHubでプルリクエストが更新されたら、AIワーカーでテスト自動化シナリオを自律生成する
Yoomのテンプレートを使えば、ノーコードで簡単に
AIワーカー
と
GitHub
と
Google スプレッドシート
と
Slack
を自動連携できます。
■概要
GitHubでプルリクエストが更新されるたびに、手動でテストシナリオを作成・更新する作業は、開発サイクルのボトルネックになりがちです。 このワークフローを活用することで、プルリクエストの変更内容をAIが自動で解析し、最適なテストシナリオを自律的に生成します。まるで専属のAIエージェントがいるかのように、テスト自動化のプロセスを効率化し、開発スピードの向上に貢献します。
■このテンプレートをおすすめする方
- GitHubでの開発プロセスにおける、テストシナリオ作成の工数を削減したい開発チームの方
- AIエージェントの技術を活用して、テスト自動化の仕組みを構築したいと考えているQAエンジニアの方
- 手動でのテスト項目作成によるヒューマンエラーや、レビュー工数を削減したいプロジェクトマネージャーの方
■このテンプレートを使うメリット
- プルリクエストの更新をトリガーにAIがシナリオを自動生成するため、これまで手作業に費やしていた時間を短縮し、コア業務に集中できます。
- AIがコードの変更点に基づいたテストシナリオを生成するため、担当者による品質のばらつきを防ぎ、テストプロセスの標準化を実現します。
■フローボットの流れ
- はじめに、GitHub、Slack、Google スプレッドシートをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGitHubを選択し、「プルリクエストは作成または更新されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションで「分岐」を設定し、更新時のみ後続の処理が行われるようにします。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、GitHubのプルリクエストからコードの変更内容を解析し、最適なテスト自動化シナリオを生成・提案するためのマニュアル(指示)を作成します。
※「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
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーへの指示(プロンプト)は、ユーザーの環境に合わせて自由にカスタムが可能です。例えば、特定のテストフレームワークを指定したり、トリガーで取得したプルリクエストのタイトルや本文を変数として埋め込んだりすることで、より精度の高いテストシナリオを生成できます。
■注意事項
- GitHub、Slack、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール(アプリ)についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- 分岐はミニプラン以上のプランでご利用いただける機能(オペレーション)となっております。フリープランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
- ミニプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリや機能(オペレーション)を使用することができます。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
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フローボットトリガー
フローボットオペレーション
フローボットトリガー
アクションがありません
フローボットオペレーション
アクションがありません
フローボットトリガー
フローボットオペレーション
フローボットトリガー
フローボットオペレーション
フローボットトリガー
フローボットオペレーション