不具合の頻発や高いプルリクエストの打ち消し率のあるリポジトリや、テストカバレッジが低いリポジトリを 1 つか 2 つ選定します。これらのリポジトリは、品質と保守性の改善効果を最も明確に示す指標となります。
ASOS AMD GM Duolingo Accenture Carlsberg Group の各ロゴ
リリース後も本番環境で問題が繰り返し発生しています。脆弱なコードは、すべての変更を遅延させます。
本番環境で頻発する問題
レビューで不具合が見逃され、本番環境で表面化することで、ホットフィックス、ロールバック、障害が発生します。
増大する技術的負債
リファクタリングやクリーンアップ作業が優先されずに後回しになるため、リリースを重ねるごとにコード ベースの変更が難しくなります。
遅延のあるリスクの高いリリース
テストカバレッジが低く、テストが不安定だと信頼性が下がり、チームは慎重に進めざるを得ず、後から手戻り作業を処理することになります。
品質を日々のワークフローに直接組み込む GitHub Copilot を利用するチームは、コードレビュー、リファクタリング、テスト生成の自動化を通じ、コードの品質と保守性を向上させています。問題は早期に検出され、基準は一貫して適用され、コードは時間の経過とともに安全に進化できる状態になります。
流出不具合の減少
自動コードレビューにより、バグや脆弱性をコードの運用開始前に発見します。
時間とともに健全なコード ベースを実現
エージェント主導のリファクタリングとクリーンアップを通じて、技術的負債の削減と保守性の改善を継続的に行います。
より強い確信をもってリリースする
GitHub Copilot でテストの作成、実行、修復を自動化し、信頼性に妥協することなく、より早いデリバリーが実現します。
さあ始めましょう。GitHub Copilot エージェントを組み合わせて活用することで、コードの品質と保守性を向上させながら、不具合、レビューサイクル、リリースの信頼性への影響を測定できます。
GitHub Copilot エージェントを組み合わせて活用することで、コードの品質と保守性を向上させつつ、不具合、レビューサイクル、リリースの信頼性への影響を測定できます。
2. GitHub のルールセットを使って GitHub Copilot を必須レビュアーに設定する
GitHub のルールセットを活用し、すべてのプルリクエストで GitHub Copilot のコード レビューを必須とします。これにより、手動での管理に頼ることなく、自動化された品質チェック、一貫した基準、早期の問題検出が可能になります。
3. エージェント主導のリファクタリングとテスト生成を適用する
GitHub Copilot クラウドエージェントを活用して、脆弱なコードのリファクタリング、不要なコードの削除、欠落しているユニット テストの生成を行います。これにより、保守性が向上し、将来の変更に対する信頼性も高まります。
4. 2 スプリントで品質向上を測定する
ベースラインとなる不具合流出、プルリクエストの打ち消し、テストカバレッジ 2 スプリント後の結果と比較することで、手戻り作業やリスクの削減を定量化できます。
