AI와 데이터 과학 뉴스 정보 Seo-jun (서준) 6월 19, 2025 0 Comments

Claude 4로 Github 워크 플로우 자동화

저자의 이미지

Claude Opus 4는 현재까지 가장 진보되고 강력한 AI 모델로 코딩, 추론 및 장기 실행 작업을위한 새로운 벤치 마크를 설정합니다. 복잡한 다 시간 작업을 자율적으로 처리하여 초점을 유지하고 수천 단계에 걸쳐 탁월한 결과를 제공 할 수 있습니다.

이 자습서에서는 Claude Opus 4를 사용하여 GitHub 문제 해결, 코드 검토 수행 및 PRS (Pull Requess) 관리에 사용할 수있는 GitHub 워크 플로우를 자동화하는 방법을 배웁니다. GitHub 저장소에서 Claude 앱을 설정하는 방법을 배우고 주석을 통해 직접 호출합니다.

클로드 코드 설정

전 세계적으로 Claude 코드를 설치하려면 터미널에서 다음 명령을 실행하십시오.
```
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
```
의인성 콘솔을 방문하여 계정을 만듭니다.
신용 카드 또는 직불 카드를 사용하여 계정에 최소 $ 10 이상의 크레딧을 추가하십시오.
프로젝트 디렉토리를 탐색하고 실행하여 Claude 코드를 시작하십시오.
프롬프트를 따라 의인화 콘솔에 연결하십시오.

브라우저 창이 열려서 인류 계정에 로그인하도록 유도합니다.
콘솔에서 생성 된 인증 코드를 복사하여 Claude 코드 터미널에 붙여 넣습니다.

인증이 발생하면 Claude 코드가 사용할 준비가됩니다.

Claude 코드를 사용하여 Github 앱 설정

Claude 코드를 시작하려면 터미널 및 Claude를 입력하십시오.
Claude Code에 들어가면 GitHub 동작을위한 Claude 앱을 설정하기 위해 입력 /설치 Github-App을 입력하십시오.
GitHub 저장소로 이동하여 풀 요청을 작성하십시오. 풀 요청을 병합하여 저장소가 클로드 통합을위한 준비가되도록하십시오.

Kingabzpro/BBC-News 클래스 Mlops의 스크린 샷
GitHub Action Workflow 파일 (Github/Workflows/Claude.yml)을 열고 다음 구성을 추가하십시오.
```
model: 'claude-sonnet-4-20250514'
```
.github/Workflows/Claude.yml의 스크린 샷

이를 통해 최신 Claude 4 모델이 Claude 앱에서 사용됩니다.
Claude Github 앱 페이지를 방문하십시오.
앱을 설치하고 저장소에 액세스 할 수 있습니다.

GitHub 문제를 사용하여 풀 요청 생성

이 튜토리얼의 경우 Kingabzpro/BBC-News 클래스 Mlops Github 리포지토리에서 문제 #9를 선택했습니다.

저장소에서 문제 #9로 이동하십시오.
문제의 주석 섹션에 다음 명령을 입력하십시오.
```
@claude add the docker compose file based on the issue description
```
그만큼 @claude 언급 된 GitHub 조치를 트리거하여 Claude가 문제 설명을 분석하고 필요한 코드를 생성하기 위해 컨텍스트로 사용할 수 있습니다.

Kingabzpro/BBC-News 클래스 Mlops의 스크린 샷
Claude가 작업을 완료하면 필요한 모든 파일을 생성하고 풀 요청을 직접 작성하는 옵션을 제공합니다.

Kingabzpro/BBC-News 클래스 Mlops의 스크린 샷
Claude에서 제공 한 PR 작성 링크를 클릭하고 변경 사항을 저장소로 병합하십시오.

Kingabzpro/BBC-News 클래스 Mlops의 스크린 샷

변경 사항은 구현 될 것이며 대부분의 경우 Claude는 제공된 컨텍스트에 따라 90% 정확도로 문제를 해결합니다.

Github Claude 앱의 기타 사용 사례

GitHub 문제 설명을 사용하여 편집하고 풀 요청을 만듭니다. 동일한 워크 플로를 사용하여 다음 유스 케이스를 사용해 볼 수 있습니다.

자동화 된 코드 검토 : 코드 품질, 잠재적 버그 및 표준 준수에 대한 PRS (Pull Requess)를 분석합니다.
PR 관리 : 풀 요청을 자동으로 작성, 업데이트 및 관리합니다.
발행 심사 : 문제를 분석하고, 분류하고, 수정을 제안하거나 구현하십시오.
디버깅 및 버그 수정 : 버그를 찾고, 수정을 구현하며, 검토를 위해 PRS를 만듭니다.
문서 업데이트 : 코드 변경에 따라 설명서를 자동으로 업데이트합니다.
리팩토링 코드 : 코드 가독성, 성능 또는 유지 관리를 향상시킵니다.

최종 생각

코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 작업을위한 AI 모델 제공 업체로서의 Anthropic은 빠르게 떠오르고 있습니다. 이 회사는 건물, 테스트, 디버깅, 배포 및 모니터링 응용 프로그램을 포함하여 전체 개발 프로세스를 자동화하는 포괄적 인 생태계를 제공합니다. Claude Code 및 확장 기능을 통해 개발자는 이러한 모든 단계를 완벽하게 자동화하여 워크 플로우를 간소화하기위한 강력한 도구가 될 수 있습니다.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자입니다. 현재 그는 컨텐츠 제작 및 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그 작성에 중점을두고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 취득했습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고있는 학생들을위한 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.

출처 참조