Maige
Rubric Labs · コーディング
MaigeはGitHubリポジトリに自然言語のルールを当て、Issueのラベル付け、担当者の割り当て、プルリクエストへのコメントやコードレビューを自動化するオープンソースのCopilotだ。
Maige について
About
Maigeとは
MaigeはAIソフトウェア開発を手がける小規模スタジオ、Rubric Labsが作ったGitHubエージェントである。メンテナーがリポジトリに導入し、Issueやプルリクエストが届いたときに何をすべきかを文章で書く。Maigeはその記述を読み、GitHub APIを通じて実際に手を動かす。ラベルを付け、レビュアーを呼び、コメントを残し、レビュー案を用意する。
狙いはメンテナーの手元から繰り返し作業を外すことにある。活発なオープンソースプロジェクトでは、最初の返信の速さ、正しいラベル、適切な担当者が、新しく来た人の去就を左右する。Maigeはその3つをIssueが届いてから数秒で片づける。
先に押さえておきたい制約が2つある。エージェントはGitHubの中で動くので、ブラウザ上で自分にできないことはできない。書き出したコードも、既存のブランチ保護を通す前提で、レビューを飛ばすためのものではない。
プロジェクトはAGPL-3.0で公開され、現在もアルファ段階にある。Rubric Labsはセルフホストをまだ公式にサポートしていないと明言している。大半のチームにとって現実的なのはホスティング版のアプリで、公開されたコードは逃げ道として残されている。
はじめかた
- maige.appを開き、GitHubアカウントでサインインして対象のリポジトリを選ぶ。
- インストールを承認する。Maigeがwebhookを作成し、エージェントが検索できるようコードベースを埋め込み、そのリポジトリ専用のサンドボックスを用意する。
- UI関連のIssueを特定のメンテナーに割り当てる、環境ファイルに触れるプルリクエストに印を付けるなど、ルールを日常的な言葉で書く。
- テスト用のIssueかプルリクエストを開き、ダッシュボードでMaigeの動きを確認する。意図しない場所でルールが発火したら文言を直す。
- コントリビューターにボットが稼働していることを伝え、新しいパターンが出るたびにルールを調整する。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- トリアージを一人で回すオープンソースのメンテナー。明らかな仕分けを自動化すれば、一定量のIssueを一人でもさばける。最初の1週間はルールを見直す時間を確保したい。
- 公開リポジトリを共有する小規模なプロダクトチーム。返信、ラベル付け、担当の振り分けをボットが担えば、コミュニティ担当を雇わなくても応答速度を保てる。
- 外部からのコントリビューターが多いプロジェクト。プルリクエストが開いた時点でコントリビューションガイドを適用できるので、繰り返し起きていた論争が減る。ガイドが長い文書なら、設定にひとまとまりの時間を見込んでおく。
タスク
- 届いたIssueを領域ごとに仕分ける。UIの症状に触れたIssueにラベルを付け、フロントエンドを担当する人に割り当てるルールが書ける。
- リスクのあるプルリクエストを人の確認に回す。環境ファイルやデプロイ設定の変更は、すり抜けさせず承認待ちにできる。
- 初参加のコントリビューターへの一次対応。Maigeがコントリビューションガイドのリンクをコメントするので、誰かが返信するまでの時間を稼げる。
- スタイル文書に沿ったレビュー案の作成。エージェントがコードを読み、渡した基準どおりにコメントを残す。
シーン
- リリース後の週末にIssueが殺到する。月曜の朝にはラベルと担当が付いた状態になっている。
- プルリクエストの行列がレビュー人数より速く伸びる。自動の一次レビューで山を削ってから、人が開く。
- 新しいメンテナーが大きなリポジトリを引き継ぐ。使っているパッケージや各ファイルの置き場所をMaigeが答えるので、立ち上がりがかなり短くなる。
主な機能
自然言語ルールで組むワークフロー
新しい同僚に仕事を頼むのと同じ調子で指示を書き、MaigeがそれをGitHubのイベントに対する動作に変える。環境ファイルの変更を承認待ちにするルールなら、条件に合うプルリクエストすべてで実行される。YAMLを覚える必要も、ワークフローファイルを保守する必要もない。期待と違う動きをしたらダッシュボードから書き換えれば済む。
Issueの自動トリアージ
Issueが開くと、エージェントはルールと報告内容からラベルと担当者を決める。GitHub Issueトリアージで最も面倒な部分、つまり誰が見るべきか、どの分類に入れるかを一度に処理する。自動ラベリングは既存のラベルをそのまま使い、自動アサインは担当決めを引き受ける。これまで通りの仕分けの習慣を壊さずに導入できる。
プルリクエストレビュー
Maigeは与えられた指示、多くの場合はコントリビューションガイドやチェックリストに沿って届いたプルリクエストを読む。コメントは人が書くのと同じ場所に入る。あくまで一次レビューであり、ベテランのメンテナーの代わりではない。マージされるコードは従来どおり承認とブランチ保護を通る。
リポジトリごとのコードサンドボックス
接続したリポジトリには、それぞれ独立したコードサンドボックスが割り当てられる。エージェントはそこにリポジトリを複製し、依存関係を入れ、テストを走らせるにせよ報告されたエラーの再現を試みるにせよ、若手開発者と同じようにコマンドを実行できる。そのうえで変更を書き、新しいブランチにコミットし、ボット名義でプルリクエストを開くところまで進める。
埋め込みによるコード検索
導入時にリポジトリ全体をベクトルストアへ格納するので、プロジェクトに関する質問には推測ではなく実際のコードから答える。どのパッケージを使っているか、設定値がどこで定義されているかを聞けば、実在するファイルに基づいた答えが返る。
実行履歴つきダッシュボード
ダッシュボードには、エージェントが各Issueとプルリクエストで何をしたかが並ぶ。ルールが想定と違う動きをしたときに効く機能だ。誤ったラベルから原因の一文をたどり、表現を直し、次の実行を確認できる。
メリットとデメリット
メリット
- ルールを普通の言葉で書けるので、設定ファイルに触れず、ワークフロー構文も覚えずにトリアージを始められる。
- ボットはGitHub API経由で動くため、別のツールへの移行を求めず、既存の進め方になじむ。
- コードがAGPL-3.0で公開されているので、囲い込みを心配するチームは自分のリポジトリで何が動いているかを直接読める。
- リポジトリごとのサンドボックスがあり、コメントを残すだけでなくテスト実行やバグの再現までできる。
- 無料枠は小規模プロジェクトに足り、その後は月30ドルからになる。
デメリット
- 製品は今もアルファ表記で、ベンダーはセルフホストを未サポートとしている。日々の運用はホスティングサービスに依存する。
- 自然言語のルールは文を読み違えることがあり、最初の数週間はラベルを目で追う必要がある。
- 対応はGitHubのみで、GitLabやBitbucketを使うチームは導入できない。
- インストール時にIssueとプルリクエストへの書き込み権限を求める。セキュリティの説明なしに渡したくないメンテナーも多い。
よくある質問
Maige AIはGitHubリポジトリの日々の管理を自動化する。Issueやプルリクエストが開くと、書いておいた自然言語のルールを適用し、ラベル付け、担当割り当て、コメント、コードレビューを行う。執筆支援ではなく、プロジェクトの保守側を担うコードベースCopilotであり、オープンソース保守ツールの中ではスイッチを押すのではなくルールを書かせる珍しい部類に入る。
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