ClaudeコードをGitHub Actionsで試す！自動実行＆結果出力

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はい、承知いたしました。ClaudeのコードをGitHub Actionsで試す方法について、自動実行と結果出力に焦点を当て、詳細な説明を含む記事を約5000語で記述します。

Claude コードを GitHub Actions で試す！自動実行＆結果出力

近年、大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、特に Anthropic 社が開発した Claude は、その優れた性能と安全性の高さで注目を集めています。Claude を活用することで、高度なテキスト生成、翻訳、要約、コード生成など、様々なタスクを効率的にこなすことができます。

しかし、Claude のコードを実際に試すには、Anthropic の API を利用したり、専用の環境を構築したりする必要があり、手軽に試すことが難しいと感じる方もいるかもしれません。そこで、本記事では、GitHub Actions を活用して、Claude のコードを自動的に実行し、その結果を出力する方法を詳しく解説します。

GitHub Actions は、GitHub のリポジトリ上で様々なワークフローを自動化できる CI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）ツールです。これを利用することで、コードの変更を検知して自動的に Claude のコードを実行し、その結果を GitHub の環境内で確認することができます。

なぜ GitHub Actions を使うのか？

GitHub Actions を使うことで、以下のようなメリットが得られます。

  • 自動化: コードの変更を検知して自動的に Claude のコードを実行し、結果を検証できます。
  • 効率化: 手動での実行や環境構築の手間を省き、開発プロセスを効率化できます。
  • 可視化: 実行結果を GitHub の UI で確認でき、チーム内での共有も容易です。
  • コスト削減: 専用の環境を構築する必要がなく、GitHub の無料枠を利用できます。
  • バージョン管理: ワークフローの設定をコードとして管理できるため、再現性が高く、変更履歴も追跡できます。
  • 継続的インテグレーション: コードの変更が常に Claude のコードでテストされるため、早期に問題を発見し、品質を向上させることができます。

記事の構成

本記事では、以下のステップで Claude のコードを GitHub Actions で自動実行し、結果を出力する方法を解説します。

  1. 事前準備: GitHub アカウントの作成、Anthropic API キーの取得、リポジトリの作成などを行います。
  2. Claude のコード作成: Claude を利用する Python コードを作成します。
  3. GitHub Actions ワークフローの作成: Claude のコードを自動実行するワークフローを作成します。
  4. API キーの登録: GitHub Secrets に Anthropic API キーを登録します。
  5. ワークフローの実行と結果の確認: ワークフローを実行し、結果を確認します。
  6. 応用的な使い方: 複数のテストケースを実行、エラーハンドリング、結果のレポート作成など、応用的な使い方を紹介します。
  7. トラブルシューティング: よくある問題とその解決策を紹介します。

1. 事前準備

まず、以下の準備が必要です。

  • GitHub アカウント: GitHub のアカウントを持っていない場合は、GitHub でアカウントを作成してください。
  • Anthropic API キー: Claude の API を利用するために、Anthropic の API キーを取得する必要があります。Anthropic のウェブサイトでアカウントを作成し、API キーを取得してください。取得した API キーは、後で使用しますので、安全な場所に保管してください。
  • GitHub リポジトリ: Claude のコードとワークフローを保存するための GitHub リポジトリを作成します。プライベートリポジトリでもパブリックリポジトリでも構いません。
  • Python 環境: Claude のコードを実行するために、Python 3.7 以上がインストールされている環境が必要です。

2. Claude のコード作成

次に、Claude を利用する Python コードを作成します。ここでは、簡単なテキスト生成の例を紹介します。

“`python
import anthropic
import os

def generate_text(prompt):
client = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ[“ANTHROPIC_API_KEY”])
response = client.completions.create(
model=”claude-v1.3″, # または別のモデル
prompt=f”{anthropic.HUMAN_PROMPT} {prompt}{anthropic.AI_PROMPT}”,
max_tokens_to_sample=200,
)
return response.completion

if name == “main“:
prompt = “猫について簡単な説明をしてください。”
generated_text = generate_text(prompt)
print(generated_text)
“`

このコードは、Anthropic の API を利用して、指定されたプロンプトに基づいてテキストを生成します。ANTHROPIC_API_KEY は、環境変数から取得します。

このコードを claude_example.py というファイル名で保存し、GitHub リポジトリにアップロードします。

3. GitHub Actions ワークフローの作成

次に、Claude のコードを自動実行するワークフローを作成します。GitHub Actions のワークフローは、リポジトリの .github/workflows ディレクトリに YAML ファイルとして定義します。

以下の内容で main.yml ファイルを作成し、.github/workflows ディレクトリに保存します。

“`yaml
name: Claude Code Execution

on:
push:
branches: [ main ]
pull_request:
branches: [ main ]

jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest

steps:
  - uses: actions/checkout@v3
  - name: Set up Python 3.9
    uses: actions/setup-python@v3
    with:
      python-version: 3.9
  - name: Install dependencies
    run: |
      python -m pip install --upgrade pip
      pip install anthropic
  - name: Execute Claude code
    env:
      ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
    run: python claude_example.py > output.txt
  - name: Upload output
    uses: actions/upload-artifact@v3
    with:
      name: claude-output
      path: output.txt

“`

このワークフローは、以下の処理を行います。

  • name: ワークフローの名前を定義します。
  • on: ワークフローのトリガーとなるイベントを指定します。ここでは、main ブランチへの push イベントと pull_request イベントをトリガーとしています。
  • jobs: ワークフローのジョブを定義します。ここでは、build という名前のジョブを定義しています。
  • runs-on: ジョブを実行する環境を指定します。ここでは、ubuntu-latest を指定しています。
  • steps: ジョブのステップを定義します。
    • actions/checkout@v3: リポジトリのコードをチェックアウトします。
    • actions/setup-python@v3: Python 3.9 の環境をセットアップします。
    • Install dependencies: 必要な Python パッケージをインストールします。ここでは、anthropic パッケージをインストールしています。
    • Execute Claude code: Claude のコードを実行します。ANTHROPIC_API_KEY 環境変数を設定し、claude_example.py を実行し、出力を output.txt ファイルに保存します。
    • actions/upload-artifact@v3: output.txt ファイルをアーティファクトとしてアップロードします。

4. API キーの登録

ワークフローで Anthropic API キーを使用するために、GitHub Secrets に API キーを登録します。

  1. GitHub リポジトリの Settings ページに移動します。
  2. 左側のメニューから “Secrets” > “Actions” を選択します。
  3. “New repository secret” ボタンをクリックします。
  4. “Name” フィールドに ANTHROPIC_API_KEY と入力します。
  5. “Value” フィールドに Anthropic API キーを入力します。
  6. “Add secret” ボタンをクリックします。

これで、ワークフローから secrets.ANTHROPIC_API_KEY を介して API キーにアクセスできるようになります。

5. ワークフローの実行と結果の確認

これで、GitHub Actions ワークフローの設定が完了しました。main ブランチにコードをプッシュするか、プルリクエストを作成すると、ワークフローが自動的に実行されます。

ワークフローの実行状況を確認するには、リポジトリの “Actions” タブに移動します。ワークフローの名前をクリックすると、実行の詳細が表示されます。

ワークフローが完了すると、”claude-output” という名前のアーティファクトがアップロードされます。このアーティファクトをダウンロードすると、output.txt ファイルが含まれており、Claude によって生成されたテキストを確認できます。

6. 応用的な使い方

ここでは、GitHub Actions を活用して、Claude のコードをより効果的に利用するための応用的な使い方を紹介します。

6.1 複数のテストケースを実行

複数のテストケースを実行するには、ワークフローの Execute Claude code ステップを修正します。

yaml
- name: Execute Claude code
env:
ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
run: |
echo "Test Case 1: 猫について簡単な説明をしてください。" > input.txt
python claude_example.py < input.txt > output1.txt
echo "Test Case 2: プログラミングについて簡単な説明をしてください。" > input.txt
python claude_example.py < input.txt > output2.txt
- name: Upload output
uses: actions/upload-artifact@v3
with:
name: claude-output
path: output1.txt
path: output2.txt

この例では、2 つのテストケースを実行し、それぞれの出力を output1.txt と output2.txt に保存しています。

6.2 エラーハンドリング

Claude の API は、様々なエラーを返す可能性があります。ワークフローでエラーハンドリングを行うことで、エラー発生時にワークフローが中断されるのを防ぎ、エラーの原因を特定しやすくすることができます。

yaml
- name: Execute Claude code
env:
ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
run: |
python claude_example.py > output.txt || echo "Error occurred" > error.txt
- name: Upload output
uses: actions/upload-artifact@v3
with:
name: claude-output
path: output.txt
path: error.txt

この例では、|| echo "Error occurred" > error.txt を追加することで、Claude のコードがエラーを返した場合に、error.txt ファイルにエラーメッセージを書き込むようにしています。

6.3 結果のレポート作成

ワークフローの実行結果をレポートとしてまとめることで、可読性を高め、チーム内での共有を容易にすることができます。

yaml
- name: Generate report
run: |
echo "## Claude Code Execution Report" > report.md
echo "### Test Case: 猫について簡単な説明" >> report.md
cat output.txt >> report.md
- name: Upload report
uses: actions/upload-artifact@v3
with:
name: claude-report
path: report.md

この例では、report.md ファイルを作成し、Claude のコードの実行結果を書き込んでいます。GitHub Actions は、Markdown ファイルを自動的にレンダリングするため、レポートを Web ブラウザで簡単に確認できます。

7. トラブルシューティング

GitHub Actions で Claude のコードを実行する際に、よくある問題とその解決策を紹介します。

  • API キーが無効: Anthropic API キーが正しく設定されているか確認してください。GitHub Secrets に登録した API キーが正しいか、API キーの有効期限が切れていないかなどを確認してください。
  • 必要なパッケージがインストールされていない: ワークフローで必要な Python パッケージがインストールされているか確認してください。Install dependencies ステップで、pip install anthropic が正しく実行されているか確認してください。
  • API リクエスト制限: Anthropic API には、リクエスト制限があります。リクエスト制限を超えないように、ワークフローの実行頻度を調整するか、API リクエストの数を減らしてください。
  • コードのエラー: Claude のコードにエラーがある場合、ワークフローが失敗します。コードをデバッグし、エラーを修正してください。
  • GitHub Actions の設定エラー: ワークフローの設定に誤りがある場合、ワークフローが正しく実行されません。ワークフローの YAML ファイルを確認し、構文エラーや論理エラーを修正してください。
  • エラーメッセージの確認: ワークフローの実行ログを詳しく確認し、エラーメッセージを特定してください。エラーメッセージに基づいて、問題の原因を特定し、解決策を検討してください。

まとめ

本記事では、GitHub Actions を活用して、Claude のコードを自動的に実行し、その結果を出力する方法を詳しく解説しました。GitHub Actions を利用することで、Claude のコードのテスト、検証、デプロイを自動化し、開発プロセスを効率化することができます。

ぜひ、本記事を参考にして、GitHub Actions を活用した Claude のコードの自動実行を試してみてください。

今後の展望

Claude と GitHub Actions の組み合わせは、今後ますます発展していくことが予想されます。例えば、以下のような応用が考えられます。

  • 自動ドキュメント生成: Claude を利用して、コードのドキュメントを自動的に生成し、GitHub Pages に公開することができます。
  • コードレビューの自動化: Claude を利用して、コードのレビューを自動化し、潜在的な問題を早期に発見することができます。
  • 自動テストの生成: Claude を利用して、コードのテストケースを自動的に生成し、テストカバレッジを向上させることができます。

これらの応用を通じて、Claude と GitHub Actions は、ソフトウェア開発の効率性と品質を大幅に向上させることができるでしょう。

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