GitHub Copilotを使い倒す！柔軟なAI駆動開発の最前線

2026年3月20日に開始されたGitHub Copilot Dev Days Tokyo - GitHub Vibe Ridersの登壇資料です！

https://azure-waigaya.connpass.com/event/384269/

3月15日〜4月30日の期間、世界中で開催される「GitHub Copilot Dev Days」 の東京開催分としてイベントが開催されました。

GitHubリポジトリ
https://github.com/github/GitHub-Copilot-Dev-Days

Luma カレンダー
https://luma.com/githubcopilotdevdays

ワークショップURL
https://copilot-dev-days.github.io/tailspin-toys-workshop/step.html?step=01-custom-instructions

Transcript

1. GitHub Copilotを使い倒す！ 柔軟なAI駆動開発の最前線 GitHub Copilot Dev Days @ GitHub Vibe Riders Presented by: Haruki 1
2. Who are you? Haruki AWS Community Builder '26 UNCHAIN Community Lead 2
3. GitHub Copilot 使い倒してますか？！ 実は一番柔軟に使える「AI Coding Agent」だと思っています！ Agent HQ: ⇨ 異なるCoding Agent使い分け可能！ Multi LLM: ⇨ 特性の異なるモデルを1つのサブスクで使い分け可能！ GitHubネイティブ: ⇨ 他のCoding系Agentとの差別化ポイント！ 3
4. 1. マルチLLM戦略とAgent構成 4
5. cc-sdd + Opus 4.6 × GPT 5.3 は良いよ！ 設計フェーズ：Claude Opus 4.6 要件定義書 requirements.md 設計書 design.md タスクリスト tasks.md 1つのサブスクで複数のモデルを切り替えられる柔軟性が良い！ 5
6. cc-sdd + Opus 4.6 × GPT 5.3 は良いよ！ 実装フェーズ：GPT 5.3-Codex プロジェクトのコンテキストを渡す タスクリストの内容を忠実に実行させる 1つのサブスクで複数のモデルを切り替えられる柔軟性が良い！ 6
7. エージェントをコードで定義する AGENTS.mdの設定 プロジェクト固有の知識やルールを定義するCoding Agent向けのREADME GitHubリポジトリで管理すればチーム間で共有できる ポイント プロジェクトの説明やビルド・タイプチェックコマンドの説明を記載する 使用するパッケージマネージャーを明記する 推奨分量は60〜300行が良いとされる 7
8. エージェントをコードで定義する AGENTS.mdの例 全体的な方針 プロジェクトコンテキスト ステリアリングファイルの設定 開発の基本理念 エラーハンドリングの原則 コード品質の基準 テスト規律 保守性とリファクタリング 8
9. エージェントをコードで定義する サブエージェントの設定 役割ごとに専門のエージェントを用意！ コンテキスト分離の意味でも重要 GitHubリポジトリで管理すればチーム間で共有できる ポイント .github/agentsフォルダ配下にサブエージェント用のファイルを作る 使用可能なツールを定義すること！ コードレビュー、AI-DLCなど役割ごとに分割する 9
10. エージェントをコードで定義する プロンプトテンプレートの設定 良く使うプロンプトをテンプレート化できる！ GitHubリポジトリで管理すればチーム間で共有できる ポイント 実行させるサブエージェントも明示的に指定できる！ コードレビュー用のプロンプト ⇨ コードレビュー用サブエージェントを指定 cc-sdd用のプロンプト ⇨ AI-DLC用のサブエージェントを指定 10
11. MCP (Model Context Protocol) の活用 外部ツールとの接続 serena MCP 等を活用し、エージェントの能力を拡張 データベース、API、ドキュメントへの直接アクセス！ draw.ioのMCPを使ってシステム構成図を効率良く作成！ コンテキスト消費に注意！ 繋ぎ過ぎはコンテキストの消費に繋がってアウトプットの質が落ちる可能性があり！ 必要なツールだけを厳選して接続するのがコツです。 11
12. Rulesの設定 サブエージェントとAgent SKILLの読み込みについて明記する！ --- description: 通常タスクで該当 Skill/Subagent を積極的に探して使う alwaysApply: true --- # Skill と Subagent を積極活用する ## 使い分け - **Skill**: 専門知識が必要なタスク → 作業開始前に `http://SKILL.md` を読み、手順/制約をそのまま適用する。宣言だけで終わらせない。 - **Subagent**: 独立コンテキストが有効なタスク（リファクタリング・レビュー・広範囲探索など）、または並列実行したい場合に委任する。 ※ 両者は併用可。Skill の知識を Subagent に渡して実行することもある。 ※ 小さいタスクで該当する Skill/Subagent がない場合は、通常フローで進める。 ## 利用時は明示 使用する Skill/Subagent と理由は1行で明記してから進める。 ️ KinopeeさんのXの投稿を見て追加！ 12
13. 2. AIの力を最大限引き出すようにお膳立てしよう！ 13
14. Coding Agentを使った開発を成功させるお膳立て ① Templates Issue/PRテンプレートを整備 AIが構造化された情報を元にタスクを解析可能にする。 14
15. Coding Agentを使った開発を成功させるお膳立て ② Environment EditorconfigやBiomeで整形ルールを固定。 AIの出力スタイルをプロジェクトに強制。 15
16. Coding Agentを使った開発を成功させるお膳立て ③ Protection ブランチ保護ルールで「人間のレビュー」を必須化。 AIの出力を品質のフィルターに通す。 16
17. CI/CDパイプラインとGitHookの設定 1. Local Guard: Lefthook + Biome でコミット前にフォーマット＆リンター適用 2. CI Pipeline: GitHub Actions で各PRごとにテストを完走 エラーを即座に通知 17
18. CI/CDパイプラインとGitHookの設定 3. AIによる自動レビュー: Copilot による自動PRレビューを活用 要約と修正案を自動生成 パブリックリポジトリならCodeRabbitを使ってもOK! 4. Auto-Fix: 検知したエラーをAIに渡して修正コミットを提案してもらう 18
19. Advanced: Spec駆動開発 cc-sdd or Spec Kit 1. Spec記述: AIと共に要件や設計書を定義 2. 実装生成: Specを元にコードを生成 3. 検証: 自動テストでSpecとの整合性を確認 コンポーネントや機能毎にSpecを作ると良い！ 19
20. まとめ GitHub Copilotはめっちゃカスタマイズで出来て楽しいよ！ 20
21. Thank you!! 21