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[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

私のコードを5秒で採点してレビューしてくれるAIシステム、想像が現実になります。 この講義はSpring AIを活用して**「GitHub PR自動分析及び採点ボット」**を作るオールインワンプロジェクト課程です。学生が課題を提出すると(Pull Request)、サーバーがこれを検知してAIがコードの変更事項(Diff)を分析します。その後、採点結果はDBに保存し、フィードバックはGitHubコメントで自動登録され、学生は専用ダッシュボードで結果を確認します。 Java一つでバックエンドからAI連動、フロントエンド(Vaadin)まで!自分だけのAIサービスをAからZまで完成させてみたいすべての開発者のための最高の入門書です。

90名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Java
Java
backend
backend
AI Agent
AI Agent
Spring AI
Spring AI
Java
Java
backend
backend
AI Agent
AI Agent
Spring AI
Spring AI

受講後に得られること

  • Webhooksハンドリング:GitHubイベントをリアルタイムで検知するサーバー構築

  • Spring AI プロンプトエンジニアリング:ペルソナ設定と精巧なJSON出力制御

  • 非同期パフォーマンス最適化:採点とレビューを同時に実行する並列ワークフロー設計

  • データ可視化:Vaadinを利用したリアルタイムスコアダッシュボードの実装

繰り返されるコードレビューと採点、今はAIに任せてください。

JavaひとつでGitHubPR(Pull Request)を検知し、AIがコードを分析・採点まで行います。
学生の課題提出からDB保存、GitHubのコメントフィードバック、ダッシュボード確認まで
AIベースのコードレビューシステム構築経験を通じて実践的なシステムアーキテクチャ設計力を養います。

🎬 あ、私たちはこういうものを作るんだ!

1. 📢 課題出題(教授)

教授は学生が解くべきJavaの課題(Calculator.java)のスケルトンコードを作成し、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。変数名は明確につけ、不要なコードがなければ満点です!」

2. 👨‍💻 課題の実行 (学生)

学生は教授のリポジトリを自分のスペースに取り込み(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!教授に提出しなきゃ。」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綺麗な表とバッジで整理されて表示されます。

Spring AI実戦は
AIコードレビュー&採点Agentを直接作る過程です。

Agentic Systems
Parallelization Workflow

単純な講義を超えて、学生の課題提出を検知し、AIがコードを分析・採点してフィードバックをGitHubに自動登録する実践型AIコードレビューシステムを最初から最後まで構築します。

AI自動コードレビュー

GitHub API連携AIエージェント設計並列ワークフロー実装、MySQLデータ保存、Vaadinベースのダッシュボード開発、GitHub Webhooks連携まで、フルスタック開発能力を強化します。

ngrokを利用した外部アクセス設定

AIエージェント設計、並列ワークフロー実装

GitHub Webhook検知

AI自動採点DB保存

Postmanスコア確認

Spring AISpring BootJavaベースでGitHub WebhooksAIプロンプトエンジニアリング非同期処理Vaadinを活用したダッシュボード実装まで、実際のサービス開発経験を積みます。

Vaadinを活用したダッシュボード実装

繰り返されるコードレビューと採点業務から解放され、
自分だけのAI開発力を一段階アップグレード!

段階別LBD(Learning by Doing)学習

プロジェクト概要とAIエージェントの紹介

本セクションでは、Spring AIを活用して自分だけの24時間コードレビューアー及び自動採点エージェントを作るプロジェクトの全般的な概要を紹介します。AIエージェントの基本概念とSpring BootベースのバックエンドJava技術のみでエージェントを構築する方法、そしてコードレビュー及び採点自動化の必要性を説明します。

開発環境設定と外部連携

実習環境構築のための必須ステップを扱います。ngrokを利用した外部アクセス設定、GitHub Personal Access Tokenの発行、GitHub Webhook登録方法を学習します。また、教授者と学生の観点からGitHub課題配布及び実戦シミュレーションを通じて連動過程を検証します。

プロジェクト作成およびWebhook連動テスト

Spring Bootプロジェクトの作成と初期環境設定を行います。GitHub Webhookイベントを受信するためのコントローラーを実装し、Pull Request発生時の'opened'および'synchronized'イベントに対するWebhookテストを実行して連動状態を確認します

コアビジネスドメイン設計

プロジェクトの中核となるビジネスロジックのためのドメイン層を設計し実装します。EntityとDTOを含むドメイン層と、データアクセスのためのRepository層を具体化し、データ管理の基盤を構築します。

GitHub API連携およびツール実装

GitHub APIとの通信のためのRestClient設定を準備し、Pull Requestの変更されたコード(Diff)を取得する機能とPull Requestにレビューコメントを投稿する機能を実装します。AIエージェントが呼び出せるToolを開発し、外部システムとの連携性を強化します。

Spring AI ベースのエージェント実装

Spring AIフレームワークを活用してコアエージェントを開発します。コードレビューを担当するReviewAgentと採点ロジックを実行するGradingAgentを理論的に説明し、実際のコードで実装してAIエージェントの動作を完成させます。

並列処理および統合サービスロジックの実装

AIエージェントの効率性を高めるために並列ワークフローを設計し実装します。レビューと採点作業を同時に処理する非同期ロジックを適用し、これを統合管理するPullRequestServiceを開発して全体的なビジネスフローを完成させます。

Webコントローラーとデータ可視化の実装

実装されたサービスロジックを外部に公開するためのWebコントローラーを開発します。Webhookおよびスコアリングチェックのためのコントローラーを実装し、Vaadinフレームワークを使用して学生のスコアリング結果を確認できる視覚化されたビューを提供します。

プロジェクトの拡張と仕上げ

開発されたAIエージェントの追加的な拡張可能性を探索し、プロジェクトを仕上げます。講義で使用されたすべての資料とソースコードに関する案内を提供し、学習内容を総合的に整理します。

自分だけのAIコードレビュアーを作る旅、
この講義はまさにこんな方々のために作りました。

✔️ Spring AI基盤のAIエージェント開発を経験したいJava開発者

  • Python なしで Spring Boot 環境で AI サービスを構築したい方

  • GitHub Pull Requestを自動で分析して採点するエージェントを直接作ってみたい方

  • AIプロンプトエンジニアリングとツール(Tool)活用法を実戦プロジェクトに適用したい方

✔️ 差別化されたバックエンドポートフォリオを作りたい就職準備生

  • 単純なCRUD開発を超えて、システムアーキテクチャと非同期処理が適用されたプロジェクト経験が必要な方

  • AIエージェント開発からVaadinを利用したダッシュボード実装までフルスタック能力を身につけたい方

  • 実務ですぐに活用できるGitHub連携および自動化システム構築の経験を積みたい方

✔️ コードレビューや課題採点業務の自動化で生産性を高めたい開発者および教育者

  • 反復的なコードレビューの負担をAIエージェントで解決したい方

  • 採点結果のDB保存、GitHubコメント自動フィードバックなど、自動化ワークフローを設計したい方

  • Vaadin ベースのリアルタイムダッシュボードを通じて採点状況を効率的に管理したい方

受講前の参考事項

実習環境

  • IDE: IntelliJ IDEA Community Edition.

  • Language: Java 17または21。

  • Framework: Spring Boot 3.5.8 (Latest Stable).

  • Library: Spring AI 1.1.2 (or 1.1.0 Snapshot).

  • Database: MySQL8

  • AI Model: OpenAI (gpt-4o-mini または gpt-5-mini)。


事前知識および注意事項

  • Javaウェブ開発の経験が必要です。

  • Spring Bootの基本概念を理解している必要があります。

  • GitHubの使用経験があれば学習に役立ちます。

学習資料

  • 動画講義の最後の30講に学習資料が提供されます。

  • 実習に必要なすべてのソースコードが提供されます。

  • GitHub Webhook、Spring AI公式ドキュメントなど関連資料を参考にしてください。


✏質問・お問い合わせ

もし学習中に理解できない部分がありましたら、Q&A掲示板1:1オープントークルームをご活用いただき、すぐにお問い合わせください

👩‍🎓Spring AI 実践(1:1オープンチャット) : https://open.kakao.com/o/sXXxSI5h

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIを導入したいけれどPythonは馴染みがなく、既存のSpring生態系でAIサービスを実装したいJava開発者

  • 単純なCRUD掲示板作りに疲れ、「システムアーキテクチャ」と「非同期処理」が溶け込んだ差別化されたポートフォリオが必要な就活生

  • 反復的なコードレビューと課題採点業務を自動化し、生産性を最大化したいチームリーダー級の開発者及び教育者

  • バックエンドロジックだけでなく、データ可視化(ダッシュボード)まで一人で素早く実装したいフルスタック志向の開発者

前提知識、
必要でしょうか?

  • Java プログラミング言語に関する基礎知識が必要です。

  • Spring Bootフレームワークに対する基本的な理解があると良いです。

  • データベースおよびSQLに関する基礎知識があれば役立ちます。

こんにちは
bitcocomです。

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こんにちは、パク・メイル講師です。
SW教育センターを運営しており、大学、官公庁、企業へのコンサルティングおよびSW委託教育を行っています。


📄 主な講義経歴ほか多数

- goorm 特性化高校 専攻キャンプ講義(Full Stack コース)
- ソフトウェアマイスター高等学校 産学協力教師
- 光州人工知能士官学校 講義
- Fast Campus バックエンド ブートキャンプ講義
- スマート人材開発院 教育部長および講義
- 韓国電力公社 In-House コーディング委託教育
- 漢陽大学 ERICA オンライン講義
- ビットソフトウェア教育センター運営(海外就職、国費教育)
- SW採用研修事業(未来創造科学部)
- 人工知能、情報技術開発など職業能力開発訓練教師
* 教育に関するお問い合わせおよび提携(カカオトークチャンネル)
* 進行中の講義:https://itscoding.kr

🎤 オンライン教育コンテンツ提供

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30件 ∙ (7時間 14分)

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