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
このリポジトリは Book Publishing Template v2.0 アーキテクチャに移行されました。
- 単一リポジトリ: 執筆から公開まで1つのリポジトリで完結
- 高速ビルド: 軽量化により大幅な速度向上
- トークン不要: GitHub Pages設定のみで自動デプロイ
- 簡単セットアップ: 複雑な設定が不要
npm install # 依存関係インストール
npm run build # ビルド
npm run preview # ローカルプレビュー詳細は SETUP_V2.md を参照してください。
この書籍は、AI協働を前提とした現代の開発チームのためのGitHub実践ガイドです。ChatGPT、GitHub Copilot、ClaudeなどのAIツールを効果的に活用しながら、チーム開発の生産性を飛躍的に向上させる方法を体系的に学べます。
- AI協働に興味がある開発者
- チームの生産性向上を目指すリーダー
- 現代的な開発プロセスを学びたい方
- GitHubの高度な活用法を習得したい方
- ✅ 即実践可能: 豊富なテンプレートとパターン
- ✅ 測定可能: AI協働効果のメトリクス
- ✅ スケーラブル: 個人からエンタープライズまで対応
- ✅ 最新対応: 2025年のAI開発環境に最適化
- ✅ 自動デプロイ: プライベート→パブリックリポジトリへの自動公開
- 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 【新章】
- 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
- 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
- 4.1 実践例：AI支援による機械学習プロジェクト
- 4.2 第2章のIssueテンプレートを使った作成実践
- 4.3 AI協働型のブランチ作成からPull Requestまで
- 4.4 AIレビューコメントへの効果的な対応
- 4.5 ラベルとマイルストーンの活用
- 4.6 AI最適化Issueテンプレートの実装
- 5.1 AI協働に最適化されたアカウント設定
- 5.2 AI協働を考慮したアカウント種別の選択
- 5.3 AI協働を考慮した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
- 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
- 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
- 8.1 AI生成コードのセキュリティ対策
- 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
- 9.1 AI協働を考慮した権限設計
- 9.2 AI協働を考慮したブランチ保護ルール
- 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
- 10.1 AI協働を前提としたOrganization設計
- 10.2 AI協働チームの構造設計
- 10.3 Outside Collaboratorの管理
- 10.4 SAML SSOとの連携
- 10.5 監査ログの活用
- 11.1 AI協働時代のSecrets管理
- 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
- 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
- 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
- 14.1 AI協働を考慮したGit LFS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 AI協働実験の追跡と管理
- 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
- 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
- 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
AI協働関連用語を含む包括的な用語集
AI協働特有の問題と解決策
AI機能を含む最新の料金・機能比較
ROI計算とコスト効果分析
AI協働向けの効率的なGitエイリアス
AI協働に最適化された開発環境設定
- GitHub Pages: https://username.github.io/github-workflow-book
- インタラクティブなナビゲーション
- 検索機能付き
- リアルタイム更新
- Kindle版: Amazon Kindleストアで販売
- オフライン読書対応
- ハイライト・メモ機能
- デバイス間同期
- Zenn: https://zenn.dev/username/books/github-workflow-ai
- 章ごとの詳細解説
- コミュニティ・コメント機能
- 継続的な更新・改善
- 第1章でGitHubの基礎を確認
- 第2章でAI協働の基礎を習得（最重要）
- 第3〜4章で実践的な操作を学習
- 付録で困った時の参考に
- 第2章のCLEARフレームワークを即座に適用
- 第6〜8章でAIツールの高度活用
- 第12〜13章でワークフロー・CI/CD最適化
- 組織での展開を検討
- 第2章のフレームワークをチーム標準に
- 第9〜11章でセキュリティ・権限設計
- 第15〜17章でエンタープライズ対応
- AI協働メトリクスで効果測定
- GitHub Issues: 質問・バグ報告・改善提案
- GitHub Discussions: 読者同士の情報交換
- Zenn: 章ごとのコメント・議論
著者: 株式会社アイティードゥ 太田和彦
発行日: 2025年6月1日
- Email: author@example.com
- Twitter: @username
- LinkedIn: /in/username
CC BY-NC-SA 4.0（商用は別契約）
© 2025 株式会社アイティードゥ 太田和彦. Some rights reserved.
この書籍は、AI協働時代の開発コミュニティの皆様との対話を通じて生まれました。GitHub Copilot、Claude、ChatGPTなどのAIツールとの協働により、従来では不可能だった包括的で実践的な内容を実現できました。
著者: 株式会社アイティードゥ 太田和彦
発行日: 2025年6月1日
🤖 この書籍自体がAI協働の成果です
書籍の大部分は人間とAIの協働により作成され、第2章で紹介するCLEARフレームワークを実際に適用して開発されました。AI協働の可能性と実践的な価値を、この書籍そのものが証明しています。