# gcloud CLI でサービスアカウントを使った一括設定例
gcloud services enable cloudaicompanion.googleapis.com \
  --project=your-project-id
 
# IAMポリシー設定（組織全体）
gcloud organizations add-iam-policy-binding YOUR_ORG_ID \
  --member="group:engineers@yourcompany.com" \
  --role="roles/cloudaicompanion.user"

// managed_settings.json（Intune設定ファイル例）
{
  "extensions": {
    "autoInstall": [
      "Google.gemini-code-assist"
    ]
  },
  "settings": {
    "gemini.projectId": "your-gcp-project-id",
    "gemini.codeCompletion.enable": true,
    "gemini.telemetry.enable": false
  }
}

# Cloud Audit Logsの有効化
gcloud logging sinks create gemini-audit-sink \
  storage.googleapis.com/your-audit-bucket \
  --log-filter='resource.type="cloudaicompanion.googleapis.com/Instance"' \
  --project=your-project-id

<!-- プロジェクトルート/GEMINI.md -->
 
# プロジェクト概要
このプロジェクトは [プロジェクト名] の [概要説明] です。
バックエンド: Go 1.22、フロントエンド: Next.js 15 App Router
 
# コーディング規約
 
## 命名規則
- 変数名はcamelCase（TypeScript/JavaScript）
- Goの公開関数はPascalCase
- ファイル名はkebab-case
- 定数はSCREAMING_SNAKE_CASE
 
## 禁止パターン
- `any`型の使用（TypeScript）— 代わりに`unknown`を使い適切にキャスト
- `console.log`の本番コードへの混入— `logger`モジュールを使用
- 直接的なDOMアクセス（useRef / querySelector禁止）— React stateで管理
 
## 推奨ライブラリ
- 状態管理: Zustand（Redux禁止）
- HTTPクライアント: axios（fetch APIは禁止）
- バリデーション: Zod
- テスト: Vitest + Testing Library
 
## エラーハンドリング
- すべての非同期処理はtry-catchで囲む
- エラーはカスタムエラークラス（AppError）でラップ
- ユーザーへのエラーメッセージは必ず日本語
 
# アーキテクチャ
- Clean Architecture準拠（Domain / Application / Infrastructure の3層）
- ドメインロジックにフレームワーク依存を持ち込まない
 
# セキュリティポリシー
- シークレット・APIキーをコードに直書きしない（環境変数必須）
- SQLクエリはすべてプリペアドステートメントを使用
- 入力値は必ずZodでバリデーション後に処理

# ドメイン知識
 
## データモデル
- User: id, email, role (admin|member|guest), createdAt
- Organization: id, name, plan (free|pro|enterprise), maxSeats
- Subscription: userId, orgId, stripeCustomerId, currentPeriodEnd
 
## API設計
- RESTful API: /api/v2/... プレフィックス
- レスポンス形式: { data: T, meta: { requestId, timestamp } }
- エラーレスポンス: { error: { code, message, details } }
 
## 環境変数の命名規則
NEXT_PUBLIC_* ... クライアントサイドで使用可能
INTERNAL_*   ... サーバーサイドのみ（絶対にクライアントに露出しない）

# .gitignoreには含めない（チーム共有が目的）
# ただし、機密情報（内部IPなど）は記述しない
 
git add GEMINI.md
git commit -m "chore: Add GEMINI.md for team AI coding standards"
git push origin main

# VPC Service Controls の設定（データ境界の確立）
gcloud access-context-manager perimeters create gemini-perimeter \
  --title="Gemini Code Assist Perimeter" \
  --resources=projects/YOUR_PROJECT_NUMBER \
  --restricted-services=cloudaicompanion.googleapis.com \
  --policy=YOUR_POLICY_ID

# プライベートGoogleアクセスの有効化（VPC内からのみアクセス）
gcloud compute networks subnets update YOUR_SUBNET \
  --enable-private-google-access \
  --region=us-central1
 
# ファイアウォールルール: 外部への直接通信をブロック
gcloud compute firewall-rules create block-external-gemini \
  --action=DENY \
  --direction=EGRESS \
  --rules=tcp:443 \
  --destination-ranges=0.0.0.0/0 \
  --priority=1000 \
  --network=YOUR_VPC

# .github/workflows/ai-code-review.yml
name: AI Code Review with Gemini
 
on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize]
 
jobs:
  gemini-review:
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: read
      pull-requests: write
 
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
        with:
          fetch-depth: 0
 
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: '3.12'
 
      - name: Install dependencies
        run: |
          pip install google-generativeai pygithub
 
      - name: Run AI Code Review
        env:
          GEMINI_API_KEY: ${{ secrets.GEMINI_API_KEY }}
          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
          PR_NUMBER: ${{ github.event.pull_request.number }}
          REPO: ${{ github.repository }}
        run: python scripts/ai_code_review.py

# scripts/ai_code_review.py
import os
import google.generativeai as genai
from github import Github
 
def review_pull_request():
    # Gemini APIの設定
    genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
    model = genai.GenerativeModel(
        model_name="gemini-2.5-pro",
        system_instruction="""あなたはシニアエンジニアとしてコードレビューを行います。
以下の観点でレビューしてください：
1. バグの可能性（ロジックエラー、エッジケース未処理）
2. セキュリティリスク（インジェクション、認証不備、機密情報露出）
3. パフォーマンス問題（N+1クエリ、メモリリーク）
4. 保守性（複雑すぎるロジック、命名の不明瞭さ）
重大な問題には🚨、提案には💡、良い点には✅を付けてください。"""
    )
 
    # GitHub APIでdiffを取得
    g = Github(os.environ["GITHUB_TOKEN"])
    repo = g.get_repo(os.environ["REPO"])
    pr = repo.get_pull(int(os.environ["PR_NUMBER"]))
 
    # 変更ファイルの取得
    changed_files = []
    for file in pr.get_files():
        if file.patch and file.filename.endswith(('.py', '.ts', '.go', '.java')):
            changed_files.append(f"ファイル: {file.filename}\n```\n{file.patch}\n```")
 
    if not changed_files:
        print("レビュー対象のファイルがありません")
        return
 
    # Geminiでレビュー生成
    diff_text = "\n\n".join(changed_files[:5])  # 最大5ファイル
    response = model.generate_content(
        f"以下のPull Requestの変更をレビューしてください：\n\n{diff_text}"
    )
 
    # PRにコメントを投稿
    pr.create_issue_comment(
        f"## 🤖 Gemini AIコードレビュー\n\n{response.text}\n\n"
        f"*このレビューはGemini {model.model_name}によって自動生成されました*"
    )
    print("✅ AIレビューコメントを投稿しました")
 
review_pull_request()

# .github/workflows/generate-tests.yml
name: Generate Unit Tests
 
on:
  pull_request:
    paths:
      - 'src/**/*.ts'
      - 'src/**/*.py'
 
jobs:
  generate-tests:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
 
      - name: Detect new functions
        id: detect
        run: |
          # 新規追加された関数を検出
          git diff origin/main...HEAD --unified=0 -- 'src/**/*.ts' | \
          grep "^+" | grep -E "^(\+export\s+(function|const|async))" | \
          head -10 > /tmp/new_functions.txt
          echo "count=$(wc -l < /tmp/new_functions.txt)" >> $GITHUB_OUTPUT
 
      - name: Generate tests with Gemini
        if: steps.detect.outputs.count > 0
        env:
          GEMINI_API_KEY: ${{ secrets.GEMINI_API_KEY }}
        run: python scripts/generate_tests.py

# scripts/generate_docs.py
import google.generativeai as genai
import ast
import os
 
genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
 
def generate_docstring(function_code: str, lang: str = "python") -> str:
    """Geminiを使って関数のドキュメントを生成する"""
    prompt = f"""以下の{lang}関数にJSDoc/docstringコメントを追加してください。
引数、戻り値、使用例を含めること。コードのみ返してください。
 
```{lang}
{function_code}
```"""
 
    response = model.generate_content(prompt)
    # コードブロックの取り出し
    text = response.text
    if "```" in text:
        text = text.split("```")[1]
        if text.startswith(lang):
            text = text[len(lang):]
    return text.strip()
 
# 使用例
sample_func = """
def calculate_discount(price: float, user_tier: str) -> float:
    tiers = {"bronze": 0.05, "silver": 0.10, "gold": 0.20, "platinum": 0.30}
    rate = tiers.get(user_tier, 0)
    return price * (1 - rate)
"""
 
documented = generate_docstring(sample_func)
print(documented)
 
# 期待する出力例:
# def calculate_discount(price: float, user_tier: str) -> float:
#     """
#     ユーザーティアに基づいて割引後の価格を計算する。
#
#     Args:
#         price (float): 元の価格（税抜き）
#         user_tier (str): ユーザーティア。"bronze"/"silver"/"gold"/"platinum"のいずれか
#
#     Returns:
#         float: 割引適用後の価格
#
#     Example:
#         >>> calculate_discount(10000, "gold")
#         8000.0
#     """

# workstation-config.yaml
apiVersion: workstations.cloud.google.com/v1
kind: WorkstationConfig
metadata:
  name: team-standard-config
spec:
  machineType: e2-standard-8  # 8 vCPU, 32GB RAM
  bootDiskSizeGb: 100
  idleTimeout: 7200s  # 2時間でサスペンド（コスト節約）
  container:
    image: us-central1-docker.pkg.dev/cloud-workstations-images/predefined/code-oss:latest
    env:
      GEMINI_PROJECT_ID: "your-project-id"
      GEMINI_LOCATION: "us-central1"
 
  # 起動スクリプト: Gemini Code Assist プラグインを自動インストール
  readinessProbe:
    exec:
      command:
        - /bin/bash
        - -c
        - |
          code-oss --install-extension Google.gemini-code-assist --force
          echo '{"gemini.projectId": "your-project-id"}' \
            > ~/.config/Code/User/settings.json

# Cloud Workstationsの作成（Admin向け）
gcloud workstations configs create team-standard-config \
  --cluster=my-cluster \
  --location=us-central1 \
  --machine-type=e2-standard-8 \
  --pool-size=5  # 5台を常時ウォームアップ（起動時間を最小化）

# Dockerfile（チーム標準開発環境）
FROM us-central1-docker.pkg.dev/cloud-workstations-images/predefined/code-oss:latest
 
# 開発ツールのインストール
RUN curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash - && \
    apt-get install -y nodejs && \
    npm install -g pnpm typescript ts-node
 
# Go インストール
RUN wget -q https://go.dev/dl/go1.22.2.linux-amd64.tar.gz && \
    tar -C /usr/local -xzf go1.22.2.linux-amd64.tar.gz && \
    rm go1.22.2.linux-amd64.tar.gz
ENV PATH="$PATH:/usr/local/go/bin"
 
# Gemini Code Assist の設定
RUN mkdir -p /home/user/.config/Code/User && \
    echo '{ \
      "gemini.projectId": "'"${GEMINI_PROJECT_ID}"'", \
      "gemini.codeCompletion.enable": true, \
      "gemini.chat.enable": true, \
      "editor.formatOnSave": true \
    }' > /home/user/.config/Code/User/settings.json
 
# チームのGEMINI.mdをデフォルト配置
COPY team-gemini.md /home/user/GEMINI.md

# Cloud Monitoring APIでGemini利用統計を取得
from google.cloud import monitoring_v3
from datetime import datetime, timedelta
 
def get_gemini_usage_stats(project_id: str, days: int = 30) -> dict:
    """指定期間のGemini Code Assist利用統計を取得する"""
    client = monitoring_v3.MetricServiceClient()
 
    now = datetime.utcnow()
    start = now - timedelta(days=days)
 
    interval = monitoring_v3.TimeInterval(
        end_time={"seconds": int(now.timestamp())},
        start_time={"seconds": int(start.timestamp())},
    )
 
    # コード補完の採用率メトリクス
    results = client.list_time_series(
        request={
            "name": f"projects/{project_id}",
            "filter": 'metric.type="cloudaicompanion.googleapis.com/completion/acceptance_rate"',
            "interval": interval,
            "view": monitoring_v3.ListTimeSeriesRequest.TimeSeriesView.FULL,
        }
    )
 
    rates = []
    for result in results:
        for point in result.points:
            rates.append(point.value.double_value)
 
    avg_rate = sum(rates) / len(rates) if rates else 0
 
    return {
        "period_days": days,
        "avg_acceptance_rate": f"{avg_rate:.1%}",
        "total_data_points": len(rates),
    }
 
# 使用例
stats = get_gemini_usage_stats("your-project-id", days=30)
print(f"過去30日間のコード補完採用率: {stats['avg_acceptance_rate']}")
# 期待する出力例:
# 過去30日間のコード補完採用率: 34.2%

# ネットワーク診断
curl -v https://cloudaicompanion.googleapis.com/v1/projects/YOUR_PROJECT/locations/us-central1 \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
 
# プロキシ環境の場合（VS Code settings.json）
{
  "http.proxy": "http://proxy.yourcompany.com:8080",
  "http.proxyAuthorization": null,
  "gemini.proxy.host": "proxy.yourcompany.com",
  "gemini.proxy.port": 8080
}

# GEMINI.mdが認識されているか確認
# VS Codeのコマンドパレット（Ctrl+Shift+P）で:
# "Gemini: Show Project Context" を実行

# サービスアカウントの権限確認
gcloud projects get-iam-policy YOUR_PROJECT --flatten="bindings[].members" \
  --filter="bindings.role:cloudaicompanion" \
  --format="table(bindings.role,bindings.members)"
 
# 不足している場合はroleを付与
gcloud projects add-iam-policy-binding YOUR_PROJECT \
  --member="user:engineer@yourcompany.com" \
  --role="roles/cloudaicompanion.user"