PZMベースの実務中心バックエンドブートキャンプ(プレトレーニング)

タイトル: 🤖 まだ課題レビュー&採点を手作業でやっていますか? 私はSpring AIに任せています! (🎁年末半額)

開発者の皆さん、こんにちは！毎回繰り返されるコードレビューと課題採点、面倒ではありませんでしたか？

そこで準備しました！GitHubにコードをアップすると(PR) → AIが分析して → 採点してフィードバックまでしてくれる自動化システムをゼロから作る[Spring AI 実践] 自分だけの24時間コードレビュアー & 自動採点エージェントを作る講座をオープン(2025-12-24)しました。

✅こんなものを作ります！

• Webhook: GitHubイベントを自分のサーバーがリアルタイム検知

• Spring AI: AIに「厳しいシニア開発者」ペルソナを付与

• Async Workflow: レビューと採点を同時に!(並列処理最適化)

• Vaadin: きれいなスコア確認用ダッシュボードまで(フロントエンド知らなくてもOK)

🎄年末プレゼント:50%割引!🎁 今受講すれば半額で永久所蔵できます。
来年は「AIを扱えるバックエンド開発者」として成長してみませんか!

👉講義を確認する:https://inf.run/q8ofE
👉実装映像デモ:https://youtu.be/E9b24Y3GNDg

🎬 [シナリオ] AIアシスタントと共にする24時間コーディング講義室

1. 📢 課題出題(教授)

教授は学生が解くべきJavaの課題(Calculator.java)の骨組みコードを作成し、GitHubリポジトリ(mainブランチ)にアップロードします。

「さて、今週の課題は2つの数の和を求める計算機を完成させることです。変数名は明確に付け、不要なコードがなければ満点です!」

2. 👨‍💻 課題の実施（学生）

学生は教授のリポジトリを自分のスペースに持ってきて(Sync Fork)、新しいブランチ(homework-1)を作成して問題を解きます。

「うーん、a + bを返せばいいかな？できた！教授に検査してもらわないと。」学生は課題提出のためにPull Request(PR)を作成します。

3. 🤖 AIエージェント起動（システム）

学生が「PR作成」ボタンを押した瞬間(Click)、眠っていたSpring BootサーバーがGitHubの信号(Webhook)を検知して目を覚まします。

• Step 1 (分析): サーバーは学生が修正したコード(Diff)だけを抽出してAIエージェントに渡します。

• Step 2 (採点):「うーん、機能は合っているけどtemp変数が不要だな。点数は90点!」AIは事前に学習されたペルソナに従って冷徹に採点します。

• Step 3 (保存): 採点結果(90点)とフィードバック内容をデータベース(DB)に安全に保存します。

• Step 4 (フィードバック): 同時にAIは学生のPRにコメントを残します。「機能は完璧です!ただし、不要な変数宣言はメモリを無駄にする可能性があります。」

4. 📊 結果確認（学生）

学生はPRを上げてからわずか5秒で通知を受け取ります。

「もう採点が終わったの?」

学生は専用ダッシュボード(Webページ)にアクセスして自分のGitHub IDを入力します。画面には先ほど提出した課題の点数(90点)とAIのフィードバックがきれいな表とバッジで整理されて表示されます。