概要
https://zenn.dev/reality_tech/articles/0d41c670bd4104
詳細内容
## AIオーケストレーションによるリポジトリ横断不具合調査—— 自己改善するGitHub Actionsワークフロー設計
https://zenn.dev/reality_tech/articles/0d41c670bd4104
複数のリポジトリを横断する複雑な不具合調査を、GitHub ActionsとClaude Codeの連携によって自動化し、実行ログからワークフロー自体を自己修正させる設計手法を解説している。
**Content Type**: Technical Reference
**Language**: ja
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[Claude Code, GitHub Actions, AI Agent, Vertex AI, Multi-repo]]
本記事は、**REALITY**社における**Claude Code**と**GitHub Actions**を組み合わせた高度な不具合調査自動化の事例紹介です。サーバー、iOS、Androidなど複数のリポジトリを横断する調査を、**Jira**チケットの起票から自動で開始し、原因特定、修正案、シーケンス図の生成、さらには担当者候補の選定までを一気通貫で行う設計を詳説しています。
技術的な核心は、AIエージェントの限界である「コンテキストの肥大化」と「ターンの浪費」を回避するためのオーケストレーション手法にあります。GitHub Actionsを司令塔とし、調査フェーズごとにジョブを分割、**Artifacts**（JSONファイル）を介して必要最小限の情報のみを後続に受け渡すことで、常にクリーンなコンテキストで**Claude Opus 4.5**を動作させています。
特筆すべきは、実行ログをAIが解析してワークフロー自体を修正する**自己改善（Self-Improving）パイプライン**の導入です。ツールの権限不足やプロンプトの不備を検知して自動でプルリクエストを作成する仕組みにより、複雑なワークフローのメンテナンスコストを抑制しています。1チケットあたり30〜60分の実行時間とコストという課題にも触れており、実運用を見据えたエンジニア向けの技術リファレンスとして非常に価値が高い内容です。
大規模・複雑なシステムを抱え、トリアージや不具合調査の属人化・工数増大に悩むテックリードやプラットフォームエンジニアは必読です。