GitLab Duo Principles - ハンズオンラボ: GitLab Duo Agent Platform
目標
このラボの終わりまでに、次の方法を学びます:
- GitLab Duo Agent Platform の設定と操作
- AI エージェントを使用した Issue とマージリクエスト作成の自動化
- AI 支援によるプロジェクト計画と分析の実装
所要時間の目安: 15 分
タスク A: Duo Agentic Chat で Issue とマージリクエストを作成する
画面上部で + > New project/repository を選択します。
Create from template タイルを選択します。
Group タブを選択します。
GitLab Learn Labs / Sample Projects を選択して開きます。
DAP Swag Shop テンプレートの横にある Use template を選択します。3 ページ目にある場合があります。
Project name フィールドに DAP Demo と入力します。
Project URL フィールドで、ドロップダウンから(ユーザーではなく)group を選択します。
その他はすべてデフォルトのままにして、Create project を選択します。
このワークショップ全体を通じて、GitLab Duo Chat から Agentic な AI 生成サポートを受けます。
右上隅で、GitLab Duo Chat アイコンを選択します。
GitLab Duo エージェントを選択します。すでに GitLab Duo エージェントを使用している場合は、Current GitLab Duo Chat をクリックします。
注意: エージェントを選択するオプションが表示されなかった場合、おそらく Agentic chat を使用していないためです。その場合は、入力フィールドのすぐ上にある
Agenticスライダーをクリックして Agentic chat を有効にしてください。その後、上記の手順を繰り返します。/resetと入力してコンテキストをクリアします。次のプロンプトをコピーしてチャットに貼り付けます:
Read the file `RunBooks/issues_and_mrs_lvl-101.json` and create GitLab issues and merge requests. **RULES:** - Process items sequentially - finish one completely before starting the next - Once an issue is created, move on (do NOT recreate) - Skip labels entirely (not supported) **For each item in "issues" array:** 1. **Create Issue** - use "title" and "description" fields 2. **Create Branch** - use exact "source_branch" name, base from main 3. **Create MR** - use "mr_title", "mr_description" + "Closes #<issue_iid>", target main 4. **Add Note** - only if "add_note" is true, use "note_content" **Expected Result:** - 3 issues - 3 branches - 3 MRs (each linked to its issue) - 1 note on the third MR **After completion, report:** - Each issue IID and URL - Each MR IID, URL, and linked issue - Any errors encounteredDuo Chat が実行しようとしているアクションの
Approveを求められた場合は、承認してください。Duo Chat は私たちのために既存のブランチ上に Issue とマージリクエストを作成し、作業できるプロジェクトセットアップを整えます。承認が必要なのは 9 回程度です。あなたは HITL(Human in the Loop)です。その後、締めくくりとして
Completion Reportが表示されます。フローが完了したら、Issue とマージリクエストを表示して、タスクが完了したことを確認します。
GitLab Duo Chat がさまざまな開発タスクを支援するインテリジェントエージェントとしてどのように機能するかを見ていきましょう:
タスク B. Duo Chat に現在のプロジェクトを分析させる
右側のナビゲーションオプションを使用して Add New Chat ボタンをクリックし、会話したいエージェントとして GitLab Duo を選択します。
新しいチャットウィンドウで次のプロンプトを尋ねます:
Analyze this project's structure and suggest improvements for maintainability and scalability出力を読んだ後、次のプロンプトでフォローアップします:
Create an issue in this project based on your recommendations.ツールの使用を承認し、Duo が作成した Issue を読みます。
Assignees セクションを編集し、Issue を自分自身に割り当てます。
Add new chat ボタンを選択し、Planner エージェントを選択します。
チャットボックスで次のプロンプトを入力します:
Give me the Quick Wins for this project.AI がプロジェクト全体のコンテキストを理解し、作業に優先順位を付ける様子が分かります。エージェントのこれらの推奨事項に従い、次のプロンプトを入力してエージェントとの作業を続けましょう:
Give me the link to the item in Priority 1.
タスク C. プロジェクトの Issue の状態を確認する
左側のメニューを使用して
Plan > Work itemsを開きます。既存の Issue のリストが表示されます。右上隅で Add New Chat アイコンをクリックし、Planner エージェントを選択します。このワークショップでは新しい Agentic AI 機能を活用するので、Agentic mode が引き続き選択されていることを確認してください。
次のプロンプトを入力します:
Which issues are missing estimates, due dates or assignees?結果を観察します。これはあなたとチームがプロジェクトの状態をより把握するのに役立ちます。
タスク D. 開発タスクのために Duo Chat を探る
Duo Chat がさまざまな開発計画・分析タスクをどのように支援できるかを探りましょう。
右上隅の Add new chat アイコンをクリックし、GitLab Duo エージェントを選択します。Agentic mode が引き続き選択されていることを確認してください。
プロジェクトのテスト戦略について Duo に尋ねてみます:
Recommend a comprehensive testing strategy for this application, including unit, integration, and end-to-end testsパフォーマンスに関するインサイトを得ます:
Analyze this Python application for potential performance bottlenecks and suggest optimizations. Output suggestions in chat.デプロイメントアプローチについて尋ねます:
What would be the best deployment strategy for this Python application? Include considerations for scaling and monitoring.モダナイゼーションの推奨事項を探ります:
How can I modernize this Python application to use current best practices and frameworks?
オプション: さらなる練習
Duo ができることをさらに自由に試してみてください。たとえば、実装計画を含む詳細な Issue を作成します:
Create an issue with implementation plan for adding a product carousel to the swag shop.
Requirements:
- Horizontal carousel for product articles with prev/next navigation and touch support
- Show product image, title, price, and CTA button per item
- Responsive, accessible (ARIA, keyboard nav)
- Use existing tech stack, minimal dependencies
Issue should include:
- User story
- Acceptance criteria
- Technical implementation plan broken into subtasks
- Estimated effort per task
- Testing requirements
ラボガイド完了
このラボ演習は完了です。このコースの他のラボガイドを確認できます。
ご提案はありますか?
ラボに変更を加えたい場合は、マージリクエストで変更を提出してください。
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