Elevenlabs Text To Speech

このプロジェクトは、AI支援テンプレートと実用的なスクリプトを含む開発ツールセットを提供し、開発効率とプロジェクト管理の規範性を向上させます。

開発者ツール人工知能チャットボット #開発ツール #AI支援 #環境チェック #Gitツール .Python

スコア : 2.5ポイント

ダウンロード数 : 15

更新時間 : 2025-04-28

MCPサーバーとは？

MCPサーバーは、標準化されたプロトコルを通じてAIモデルのコンテキストインタラクションを管理する強力なツールです。開発者はこれを使って、AIアプリケーションを簡単に作成、テスト、およびデプロイできます。

MCPサーバーの使い方は？

MCPサーバーは使いやすいインターフェースを提供しており、わずか数ステップで使用を開始できます。まず依存関係をインストールし、次に生成スクリプトを実行し、最後に必要に応じて設定を調整します。

適用シナリオ

MCPサーバーは、多言語翻訳、自然言語処理、画像認識など、複雑なAIモデルのインタラクションが必要なアプリケーションシナリオに適しています。

主な機能

AI支援タスク生成事前設定されたテンプレートを使用して、高品質のPR説明、コミットメッセージ、およびユーザーストーリーを生成します。

環境ファイル検証プロジェクト内の環境変数の設定が完全かつ一致しているか自動的にチェックします。

Git差分生成ブランチ間のコード差分を生成し、コミット履歴を収集します。

利点と制限

利点

開発効率を向上させる

繰り返し作業を減らす

チーム協力を強化する

制限

Python環境に一定の依存がある

一定の設定学習コストが必要である

使い方

依存関係のインストール

システムにPythonとPoetryがインストールされていることを確認し、インストールコマンドを実行します。

環境の設定

サンプル環境ファイルをコピーし、必要に応じて変数を修正します。

スクリプトの実行

生成と検証のスクリプトを実行してタスクを完了します。

使用例

PR説明の生成AIアシスタントを使って詳細なPR説明を生成します。

環境ファイルの検証プロジェクト内のすべてのサービスの環境変数設定をチェックします。

よくある質問

MCPサーバーはどのオペレーティングシステムをサポートしていますか？

環境変数のサンプル値はどのように処理すればいいですか？

🚀 開発ツール

このディレクトリには、プロジェクトで使用される様々な開発および生産性ツールが含まれています。これらのツールは、開発者やプロダクトマネージャーが一般的なタスクを完了し、コードベースの一貫性を維持するのを支援することを目的としています。

📦 インストール

環境変数

ローカル環境ファイルを作成します：
```
cd .dev-tools/scripts
cp .env.example .env
```
.env 内の変数を必要に応じて調整します：
- GIT_DIFF_BRANCH：比較するブランチ（PRの場合はデフォルトで origin/dev）
- 注意：ほとんどのPRは dev ブランチに対して作成する必要があります。ホットフィックスまたはリリースPRの場合のみ、origin/main を使用します。

Python依存関係

まだインストールされていない場合は、Poetryをインストールします：
```
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
```
依存関係をインストールします：
```
cd .dev-tools/scripts
poetry install
```
仮想環境をアクティブ化します：
```
poetry shell
```

✨ 主な機能

提示

prompts/ ディレクトリには、AIによるタスク支援用のテンプレートが含まれています：

prompt_pr.md：詳細なプルリクエストの説明を生成するテンプレート
prompt_commit.md：意味のあるコミットメッセージを作成するテンプレート
prompt_user_story.md：GitHubのイシューとして適切な構造のユーザーストーリーを作成するテンプレート

スクリプト

scripts/ ディレクトリには、便利なスクリプトが含まれています：

generate_git_diffs.py：gitの差分を生成し、コミットメッセージを収集します
check_env_files.py：すべてのサービスの環境ファイルを検証します
- .env.example テンプレートに対する .env ファイルの欠落を確認します
- すべての必須変数が設定されていることを確認します
- 置き換える必要のあるサンプル/プレースホルダー値を検出します
- .gitignore パターンに一致することを検証します
- 明確な進捗インジケーターと要約レポートを提供します

💻 使用例

ワークフロー：AIを使用してユーザーストーリーを作成する

CursorのComposerで：
- prompt_user_story.md を参照またはドラッグアンドドロップします
- ユーザーストーリーで実現したい目標を説明します
- AIが入力とコードベースを分析して、包括的なユーザーストーリーを生成します
- 生成されたストーリーをレビューして確認します
- AIが適切なプロジェクト割り当てでGitHubのイシューを作成するのを支援します
生成されたユーザーストーリーには以下が含まれます：
- プロダクトマネージャーの観点からのビジネス要件
- 開発者の観点からの技術要件
- ユーザーストーリーカードの基本情報
- オプションの履歴部分
- オプションの验收基準

ワークフロー：環境ファイルをチェックする

環境チェッカーを実行します：

cd .dev-tools/scripts
poetry run python check_env_files.py

スクリプトは以下の操作を実行します：
- プロジェクトをスキャンしてサービスディレクトリを検索します
- .gitignore パターンを読み込んで尊重します
- 各サービスの環境設定をチェックします
- 詳細なレポートを提供し、以下を表示します：
  - ✅ 正しく設定された環境ファイル
  - ❌ 欠落している環境ファイル
  - ⚠️ サンプル値を使用している変数
  - ⚠️ サンプルファイルに含まれていない追加の変数
レポートで指摘された問題を修正します：
- .env.example テンプレートに基づいて欠落している .env ファイルを作成します
- 必須変数を入力します
- サンプル/プレースホルダー値を実際の値に置き換えます
- 追加の変数をレビューして必要性を確認します

🤝 貢献

新しいツールを追加する際は、以下の手順に従ってください：

ツールのタイプに応じて適切なサブディレクトリを作成します
明確なドキュメントを含めます
このREADMEの新しいツールの説明を更新します
Pythonスクリプトの場合は：
- Poetryを使用して pyproject.toml に依存関係を追加します
- pyproject.toml で定義されたコードスタイルに従います
- 必要に応じて設定説明を更新します

📚 詳細ドキュメント

ディレクトリ構造

.dev-tools/
├── prompts/           # AI提示テンプレート、様々なタスクに使用
│   ├── prompt_pr.md   # PR説明を生成するテンプレート
│   ├── prompt_commit.md # 意味のあるコミットメッセージを作成するテンプレート
│   └── prompt_user_story.md # GitHubのイシューとして適切な構造のユーザーストーリーを作成するテンプレート
│
└── scripts/          # 開発用の便利なスクリプト
    ├── generate_git_diffs.py  # gitの差分を生成するスクリプト
    ├── check_env_files.py  # すべてのサービスの環境ファイルを検証する
    ├── pyproject.toml       # Poetryプロジェクトの設定
    ├── .env.example        # 環境変数のサンプル
    └── .env               # ローカル環境変数（gitによって無視される）