🤖 Claude Starter

Claude Starter は、AI駆動の開発ワークフローをあなたのリポジトリに数分で導入できるスターターキットです。 GitHub Actions と Claude Code を組み合わせ、Issue や Pull Request をトリガーとした「自律的なコード生成」や「自動コードレビュー」の環境を構築します。

✨ 特徴

• ⚡ 簡単導入: ワンライナーでセットアップ完了。
• 🤖 自律的なタスク実行: 企画 → タスク分解 → 実装 → レビュー までをAIがサポート。
• 🎨 柔軟なカスタマイズ: プロジェクト固有のルールやコーディング規約をAIに学習させることが可能。
• 🌐 言語・フレームワーク不問: どのようなプロジェクトでも利用可能。

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🚀 クイックスタート

1. 前提条件

• Python 3.10 以上
• copier: pipx install copier または pip install copier

2. インストール

お使いのリポジトリのルートディレクトリで、以下のコマンドを実行します。

copier copy gh:Javakky/claude-starter .

対話形式でいくつかの質問に回答すると、必要なファイルが配置されます。

# 特定バージョンを指定する場合
copier copy gh:Javakky/claude-starter --vcs-ref v1.0.0 .

# デフォルト設定で対話なしインストール
copier copy gh:Javakky/claude-starter . --defaults

🔑 セットアップ

利用には Claude App の導入と Claude Code OAuth Token が必要です。 Codex を併用する場合は追加の設定が必要です（後述）。

1. GitHub App の導入

GitHub 上で Claude App をリポジトリに追加してください。これを行わないと、Claude が Issue や PR に反応できません。

Codex を使用する場合は、Codex App も追加してください（@codex メンションに反応するため）。

2. トークンの取得

ターミナルで以下のコマンドを実行し、ブラウザ認証を行ってください。

claude login

※ 未インストールの場合は npm install -g @anthropic-ai/claude-code でインストールしてください。

3. GitHub Secrets への登録

リポジトリの Settings > Secrets and variables > Actions に移動し、以下のシークレットを登録します。

Claude（必須）

Name	説明
CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN	Claude Code の OAuth トークン

Codex（オプション）

@codex メンションを使用する場合は、以下のいずれかを登録してください。

Name	説明
CODEX_CODE_OAUTH_TOKEN	Codex（OpenAI）の API キー
CODEX_AUTH_JSON	Codex の認証情報（auth.json を Base64 エンコードした値）。API キーの代わりに使用可能

Note: CODEX_CODE_OAUTH_TOKEN と CODEX_AUTH_JSON はどちらか一方のみで動作します。両方が設定されている場合は CODEX_AUTH_JSON が優先されます。

4. 試してみる

Issueを作成し、@claude こんにちは！ とコメントして、Claudeが応答するか確認してみましょう。

Codex を設定済みの場合は、@codex こんにちは！ でも試すことができます。

5. テンプレートの更新

テンプレートが更新されたとき、既存プロジェクトを更新できます。

copier update

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より詳細な設定やカスタマイズ方法については、インストールガイド (INSTALLATION.md) を参照してください。

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🌊 開発ワークフロー

導入後は、以下のようなサイクルでAIと協働開発を進めることができます。

💡 1. 企画 & 設計 ([plan])

1. GitHub で Milestone を作成します。
2. 自動作成される [Milestone] <タイトル> - タスク分解 という Issue を開きます。
3. コメントで作りたい機能を伝えます。

   @claude [plan] ユーザーログイン機能を実装したい。JWT認証を使って、セキュアに保ちたい。

4. Claude が解決策や設計プランを提案します。

🧩 2. タスク分解 ([breakdown])

1. プランに合意したら、タスク分解を指示します。

   @claude [breakdown]

2. Claude がプランを元にタスクを細分化し、実装用の Issue を複数自動作成します。

🏗️ 3. 実装 (@claude)

1. 作成された各 Issue で実装を指示します。

   @claude

2. 自動でブランチが作成され、Claude がコードを実装・コミットします。
3. 完了後、Claude のコメントに Create PR のリンクが表示されます。

🔍 4. レビュー & ブラッシュアップ

1. リンクから Pull Request を作成します。
2. PR 作成をトリガーに、自動レビューが走ります。
3. 必要に応じて修正指示や再レビューを依頼します。
   • 🛠️ 修正指示: @claude <修正内容>
   • 🔄 再レビュー: @claude [review]

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🔀 Codex 連携（オプション）

@codex メンションを使うと、OpenAI の Codex CLI でタスクを実行できます。Claude と同じワークフローで動作し、mention_type に応じてトークンが自動的に切り替わります。

参考: OpenAI 公式モデル一覧 / Codex CLI ドキュメント

メンション	使用される AI	トークン
@claude	Claude Code	CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN
@codex	Codex CLI	CODEX_CODE_OAUTH_TOKEN または CODEX_AUTH_JSON

自動レビュー（PR 作成時）では、Claude トークンがあれば Claude が優先され、Claude トークンがない場合は Codex にフォールバックします。

Codex で使えるコマンドオプション

オプション	説明	例
[model=NAME]	Codex で使用するモデルを指定	@codex [model=gpt-5.2-codex]
[o4-mini] / [gpt-5.3-codex] 等	モデル名のショートカット	@codex [gpt-5.3-codex] 実装して

💬 コマンドオプション

コメント内で以下のキーワードを使用することで、挙動を微調整できます。

オプション	説明	例
⏳ [turns=N]	最大ターン数を指定（デフォルトはワークフロー設定依存）	[turns=30]
🧠 [opus] / [sonnet]	使用するモデルを指定	@claude [sonnet] リファクタリングして

⚠️ Note: モデル指定オプションは、自動レビュー機能では使用できません。

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📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下で公開されています。