GitHub: Ваш Цифровий Майстер-Цех для AI-Кодингу та Оркестрування Команди Розробників-Роботів

GitHub – ваш цифровий майстер-цех для AI-кодингу: як оркеструвати команду розробників-роботів

Нещодавно, розмовляючи зі своїм другом, надзвичайним розробником, я почула фразу, що змусила мене задуматись: “Майбутнє програмування – за AI. Воно майже все писатиме за нас”. Я погодилась, хоча й додала: “Але чи все так просто?”.

Уявіть собі: вказуєте штучному інтелекту, що саме хочете, і він миттєво генерує ідеальний код. Звучить як фантастика. Та, найімовірніше, ми ніколи не побачимо такої магічної скриньки. Чому? Бо завжди буде потрібен “шар оркестрації” – місце, де ми, люди, керуємо завданнями, відстежуємо зміни, контролюємо версії та розподіляємо роботу між різними “кодерами” з нашої AI-команди. І саме тут на сцену виходить GitHub, або ж щось подібне, як-от GitLab. Тому я переконана: GitHub – це майбутнє AI-кодингу.

У цій статті я запрошую вас у захоплюючу подорож у світ майбутнього написання коду. Ми розглянемо, як інтегрувати трійцю AI-асистентів – Claude Code, Codex і Cursor – у ваш GitHub-репозиторій. Покажу, як працюють робочі процеси, які я підготувала (і, звісно, поділюся посиланнями, щоб ви могли їх адаптувати під власні потреби). Готові? Почнемо створювати “ковбасу” AI-кодингу!

Чому GitHub – це майбутнє AI-кодингу: не просто хостинг, а керування

Ви, напевно, думаєте: “Навіщо нам GitHub, коли є AI, що пише код?”. Це слушне питання, і відповідь криється в самій суті розробки. Навіть найдосконаліший AI не може передбачити все. Потрібен простір для:

• Управління завданнями: Хто за що відповідає? Які наступні кроки?
• Відстеження змін: Як ми дізнаємося, хто і що змінив у коді?
• Контролю версій: Як повернутися до попередньої робочої версії, якщо щось піде не так?
• Координації команди: Як ефективно розподіляти завдання між різними AI-асистентами?

GitHub – це не просто сховище коду. Це командний центр, де цілі процеси можуть бути автоматизовані та керовані. Саме в цьому “шарі оркестрації” криється ключ до ефективного використання AI в розробці.

Знайомство з командою: Claude Code, Codex та Cursor

Сьогодні ми познайомимося з трьома видатними AI-асистентами:

• Claude Code: Це мій приклад “гібридного” підходу. Він добре справляється з завданнями, але залишає вам останнє слово, коли справа доходить до створення Pull Request.
• Codex: Його ми використаємо для “детерміністичного” підходу. Тут AI вносить кодові зміни, а GitHub Actions робить усе інше – створює гілки, Pull Request, коментарі. Більше контролю для вас!
• Cursor: Cursor – це “фінальний бос” автономності. Він може майже все: створити гілку, проаналізувати, виправити, зробити Pull Request і навіть написати коментар.

Найцікавіше? Ми можемо запускати їх усіх одночасно, кожен працюватиме над своїм завданням, а GitHub допоможе уникнути конфліктів. Це як мати команду розробників, що працюють паралельно, але без зайвої метушні.

Гібридний підхід: Claude Code – ваш помічник, що радиться

Уявіть, що ви готуєте складну страву. Claude Code – це як досвідчений кухар, що добре знає рецепт, але перш ніж зробити фінальний штрих, він запитає: “Шефе, все гаразд? Смачно виглядає?”.

Як це працює:

1. Ви відкриваєте Issue: Це може бути помилка, яку треба виправити, або нова функція, яку ви хочете додати.
2. Ви згадуєте Claude Code: Просто напишіть у коментарі @claude-fix (або інший тригер), і Claude почне працювати. Можна додати додатковий контекст: “Спробуй виправити ось так”.
3. Claude створює гілку: Як відповідальний розробник, він створює нову гілку для своєї роботи.
4. Аналіз та виправлення: Він завантажує репозиторій у свій “робочий простір” (Docker-середовище), аналізує проблему та виправляє її.
5. Звернення до вас: Замість того, щоб одразу створювати Pull Request, Claude залишає коментар із кнопкою: “Готово! Натисніть сюди, щоб створити PR”.
6. Ваше рішення: Ви дивитесь на зміни. Якщо все гаразд – натискаєте кнопку. Якщо ні – можете обговорити це з Claude прямо в коментарях.

Цікаво знати: Такий гібридний підхід тримає вас у процесі. Це трохи повільніше, але ідеально, якщо важливо контролювати кожен крок і перевірити все перед остаточним злиттям коду.

У глибину: робочий процес Claude Code

Зазирнімо під капот. Кожен робочий процес (workflow) в GitHub Actions – це як детальний рецепт. Ось як виглядає рецепт для @claude-fix:

• Тригер: Коли хтось залишає коментар з @claude-fix у Issue.
• Безпека: Перевірка прав користувача.
• Checkout: “Витягуємо” ваш репозиторій у тимчасове середовище.
• Prompt: Claude отримує чіткі інструкції (prompt). Важливо, що цей “prompt” може включати глобальні правила, як-от agents.md, які стосуються всіх AI-асистентів.
• Налаштування гілки: Гілка отримує назву з “суфіксом” від Claude, щоб ми знали, хто над чим працював. Наприклад, feature/fix-readme-claude.
• Дії Claude: Claude Code відповідає за створення гілки, внесення змін та коментар з кнопкою PR.

Це все записано в YAML-файлі, який містить менше сотні рядків. Вражає, чи не так?

Детерміністичний підхід: Codex – майстер виконання завдань

Codex – це надійний виконавець, який дотримується інструкцій до найменшої деталі. Ви даєте завдання, він його виконує, а ви перевіряєте результат.

Як це працює:

1. Згадуєте Codex: @codex-fix – і процес запускається.
2. GitHub Actions створює гілку: GitHub Actions створює гілку для роботи Codex.
3. Codex кодує: AIFocus вносить зміни в код. Він не “торкається” GitHub.
4. Повернення контролю: Codex завершує роботу, контроль повертається до GitHub Actions.
5. Створення PR: Наш робочий процес генерує Pull Request, використовуючи короткий опис змін від Codex.
6. Коментар: У Issue генерується коментар, що вказує на створений PR.

Гумористичне застереження: Якщо ви хочете повністю контролювати створення гілок та Pull Requests, цей підхід – для вас. Codex працює тихо, робить свою справу, а ви все перевіряєте.

У глибину: робочий процес Codex

Ось особливості YAML-файлу:

• Тригер: @codex-fix у Issue.
• Checkout: Обов’язково.
• Prompt: Інструкції для Codex.
• Виконання: GitHub Actions створює гілку, потім викликає спеціальну дію для Codex.
• Output file: Codex записує короткий звіт про свої дії у файл.
• Створення PR: Наш workflow читає цей звіт і використовує його для створення тіла Pull Request. Потім у Issue створюється коментар, що веде до PR.

Цей робочий процес трохи довший, але він дає вам більше гнучкості.

Автономний підхід: Cursor – головний диригент вашого AI-оркестру

Cursor – як досвідчений диригент оркестру, який не тільки керує музикантами, а й сам грає на всіх інструментах.

Як це працює:

1. Ви згадуєте Cursor: @cursor-fix – і все.
2. TensorFlow CLI: Cursor використовує свою командну стрічку (CLI) для створення гілки, аналізу коду, виправлення помилок.
3. GitHub CLI: Він же, за допомогою GitHub CLI, створює Pull Request та пише коментар у Issue.

Магія: цей workflow найпростіший та найкастомніший. Ви просто встановлюєте Cursor CLI, запускаєте його в headless-режимі (без графічного інтерфейсу) і передаєте токен GitHub та API-ключ Cursor. Cursor самостійно керує процесом.

У глибину: робочий процес Cursor

YAML-код мінімалістичний:

• Тригер: @cursor-fix у Issue.
• Встановлення Cursor CLI: Встановлюємо інструменти.
• Виклик Cursor: Передаємо токени та prompt. Prompt може містити інструкції створити гілку, проаналізувати код, виправити помилку, зробити PR та написати коментар. Сучасні AI-асистенти впораються з цим.

Спонсор відео: SonarQube – ваш охоронець коду

Перш ніж продовжимо, зверніть увагу на нашого спонсора – SonarQube. Безпека та якість стають важливішими, коли йдеться про AI-генерований код. SonarQube дозволяє інтегрувати сканування коду безпосередньо у ваші GitHub Actions. Уявіть, що ви можете запустити перевірку безпеки перед створенням Pull Request! Це неймовірно потужно, особливо для великих проєктів.

Я випробувала це з Claude Code та MCP сервером. Запитуєте: “Claude, перевір безпеку мого агента з SonarQube MCP”, і він це робить. Результат – детальний звіт з усіма знайденими проблемами, навіть з посиланнями на детальні дослідження. Це потрібно для надійної розробки, особливо коли ваш код пише AI.

Посилання на SonarQube та MCP

Огляд робочих процесів для перегляду PR

Робочі процеси для перегляду Pull Request (PR) є ще простішими. Логіка схожа:

1. Тригер: Коли хтось викликає @claude-review (або @codex-review, @cursor-review).
2. Checkout: Готуємо середовище.
3. Prompt: Завантажуємо спеціальний prompt для перегляду PR, а не для виправлення багів.
4. Виклик AI: Запускаємо відповідний AI-асистент (Claude, Codex, Cursor).

Це все! Ви просто передаєте: “Перевір цей PR”. AI аналізує зміни та надає свої коментарі.

Документація – ваш компас у світі AI-кодингу

Я будую все на документації. І тут це особливо важливо:

• Claude Code + GitHub Actions: Claude Code GitHub Action Docs – чудові, зрозумілі інструкції.
• Codex SDK: Codex GitHub Action Docs – там є готовий приклад workflow, на якому я базувалася.
• Cursor CLI: Cursor GitHub Action Docs – прямо документація щодо інтеграції з GitHub Actions.

І це тільки для трьох основних. Багато інших AI-асистентів (навіть Klein) мають подібну документацію. Тобто, ви зможете інтегрувати будь-який AI-асистент.

Налаштування доступу: Токени та секрети

Щоб усе працювало, потрібно налаштувати секрети у вашому репозиторії:

1. Зайдіть у Settings вашого GitHub-репозиторію.
2. Перейдіть до Secrets and variables -> Actions.
3. Тут ви додаєте свої API-ключі або токени. Для Claude Code це зручно: замість API-ключа можна використати “Claude Code OAuth Token”, який створюється командою claude setup-token у терміналі. Це дешевше!

Повномасштабне демо: ваша AI-команда в дії!

Час побачити все в роботі! Створюю просте Issue: “Readme файл занадто довгий, треба скоротити”.

1. @claude-fix – і Claude береться за роботу.
2. @codex-fix – Codex робить те саме.
3. @cursor-fix – Cursor теж приєднується.

Вони працюватимуть паралельно, кожен над своєю гілкою (завдяки суфіксам). Я можу спостерігати за їхньою роботою у вкладці Actions.

Через кілька хвилин – магія! З’являються три Pull Request’и. Я натискаю кнопку для Claude, щоб створити його PR. Тепер маємо п’ять PR: два від мене (якби я щось робила) і три від AI-команди.

Але ж ми не будемо мержити PR без перевірки, так? Нехай AI-команда перевірить роботу одне одного!

• Claude перевіряє PR від Codex.
• Codex перевіряє PR від Cursor.
• Cursor перевіряє PR від Claude.

Це як трикутник перевірок! Спостерігаю за роботою в Actions – і ось вони, зелені галочки! Кожен AI-асистент написав свою рецензію, знайшовши дрібні зауваження. Це чудово!

Підсумки: GitHub – ваша платформа для майбутнього AI-кодингу

Ми пройшли довгий шлях. Від розуміння, чому GitHub є ключем до AI-кодингу, до практичної інтеграції трьох потужних AI-асистентів. Ми побачили, як різні підходи – гібридний, детерміністичний та повністю автономний – дають нам гнучкість і контроль.

GitHub Actions – це не просто інструмент для автоматизації. Це ваш майстер-цех, де ви можете оркеструвати цілу команду AI-розробників. Ви можете налаштовувати робочі процеси, створювати власні правила, приймати рішення.

Що далі?

• Експериментуйте: Завантажте робочі процеси, які я залишила в описі, і спробуйте інтегрувати їх у свої репозиторії.
• Адаптуйте: Змініть промпти, додайте нові команди, пристосуйте їх до своїх потреб.
• Розширюйте: Подумайте, як AI може допомогти вам з генерацією документації, рефакторингом коду, тестуванням.

Я вірю, що майбутнє розробки – за цими інтегрованими системами. GitHub дає нам необхідний інструментарій для цього.

Якщо вам сподобалася стаття, ставте лайк та підписуйтесь. Я планую випускати більше такого контенту про AI-кодинг та AI-агентів!

До зустрічі в наступній подорожі світом технологій!