Gemini APIで日常業務を自動化する入門 — エンジニアの定型タスクをAIに任せる

# Python SDKのインストール
pip install google-genai
 
# APIキーの設定（Google AI Studioで取得）
export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

from google import genai
 
# クライアントの初期化
client = genai.Client()
 
# テキスト生成
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="ここにプロンプトを入力"
)
print(response.text)
# 出力: Geminiからの応答テキスト

import subprocess
from google import genai
 
client = genai.Client()
 
# git diffを取得
diff = subprocess.run(
    ["git", "diff", "main...HEAD"],
    capture_output=True, text=True
).stdout
 
# Geminiでpr説明文を生成
prompt = f"""以下のgit diffをもとに、GitHubのPR説明文を作成してください。
 
## フォーマット
- **概要**: 変更の目的を1〜2文で
- **変更内容**: 主な変更点を箇条書きで
- **テスト**: テスト方法・確認事項
 
## diff
{diff}
"""
 
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=prompt
)
print(response.text)
# 出力例:
# ## 概要
# ユーザー認証フローにリフレッシュトークン対応を追加
# ## 変更内容
# - TokenService にリフレッシュロジックを実装
# - ミドルウェアでトークン有効期限チェックを追加
# ...

prompt = f"""以下のコード変更をレビューしてください。
以下の観点でコメントを生成してください:
- バグの可能性
- パフォーマンスへの影響
- 可読性の改善案
- セキュリティ上の懸念
 
対象のdiff:
{diff}
"""
 
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=prompt
)
print(response.text)

transcript = """（会議の書き起こしテキスト）"""
 
prompt = f"""以下の会議の書き起こしから議事録を作成してください。
 
## フォーマット
- 日時・参加者
- 議題一覧
- 各議題の決定事項とアクションアイテム（担当者・期限付き）
- 次回予定
 
## 書き起こし
{transcript}
"""
 
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=prompt
)
print(response.text)

# 前回リリースからのコミットログを取得
log = subprocess.run(
    ["git", "log", "--oneline", "v1.2.0..HEAD"],
    capture_output=True, text=True
).stdout
 
prompt = f"""以下のgit logからリリースノートを作成してください。
 
## フォーマット
- 新機能（Features）
- バグ修正（Bug Fixes）
- 改善（Improvements）
- 破壊的変更（Breaking Changes）※該当する場合のみ
 
各項目は簡潔に1行で、ユーザー目線の説明にしてください。
 
## git log
{log}
"""
 
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=prompt
)
print(response.text)

error_logs = """（エラーログの内容）"""
 
prompt = f"""以下のエラーログを分析してください。
 
1. エラーのパターン分類（種類・頻度）
2. 最も影響が大きいエラーの特定
3. 推定原因と調査すべきポイント
4. 推奨する対応の優先順位
 
## エラーログ
{error_logs}
"""
 
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=prompt
)
print(response.text)

import subprocess
from google import genai
 
client = genai.Client()
 
# 変更されたファイルの一覧を取得
files = subprocess.run(
    ["git", "diff", "--name-only", "main...HEAD"],
    capture_output=True, text=True
).stdout.split()
 
summaries = []
for path in files:
    file_diff = subprocess.run(
        ["git", "diff", "main...HEAD", "--", path],
        capture_output=True, text=True
    ).stdout
    if not file_diff.strip():
        continue
    res = client.models.generate_content(
        model="gemini-2.5-flash",
        contents=f"次の変更を1〜2行で要約してください。\n\n{file_diff}",
    )
    summaries.append(f"- {path}: {res.text.strip()}")
 
# 要約だけをまとめて最終的な説明文を作る
overview = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="次のファイル別要約から PR 説明文を作成してください。\n\n" + "\n".join(summaries),
)
print(overview.text)

from google import genai
from pydantic import BaseModel
 
class ReleaseNote(BaseModel):
    features: list[str]
    bug_fixes: list[str]
    breaking_changes: list[str]
 
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="次のコミットログを分類してください。\n\n" + log,
    config={
        "response_mime_type": "application/json",
        "response_schema": ReleaseNote,
    },
)
note = response.parsed   # ReleaseNote 型として受け取れます
print(note.features)