💻 Copilot CLI

一言で

IDE から離れずに使う Copilot ではなく、シェルの作業文脈 の中で動く Copilot。

主要機能

ターミナル一枚に、フルスタックの AI 環境が乗る。

• 複数ファイルの文脈把握：リポジトリ全体を一つのワークスペースとして扱う。
• コード生成・編集：ターミナルから修正し、差分を確認して承認できる。
• コマンド実行：ビルド・テスト・lint などを実行し、結果を読んで次に進む。
• IDE を選ばない：VS Code、Vim、SSH 先など、ターミナルがあれば使える。
• Skills / MCP 対応：必要な能力や外部ツールを追加できる。
• 非対話実行：CI、cron、script から copilot -p "..." で実行できる。

CLI と VS Code Chat の違い

強力なビルトインエージェント

Copilot CLI には、よくあるタスク向けの標準エージェントが用意されている。

Rubber Duck — クロスモデルレビュー

🦆 Experimental：メインモデルとは 異なるモデルファミリー が「セカンドオピニオン」として、計画・実装・テストの各段階で独立レビュー。

flowchart LR
  User([👤 開発者])
  Main["🧠 Main Model<br/>例: Claude"]
  Out["📝 計画 / 実装 / テスト"]
  Duck["🦆 Rubber Duck<br/>例: GPT-5.4"]
  Final([✅ 検証済み出力])
  User --> Main
  Main --> Out
  Out -->|"独立レビュー"| Duck
  Duck -->|"盲点 / 前提誤り"| Main
  Main --> Final

  classDef user fill:#0a1a14,stroke:#9bbc0f,color:#9bbc0f,stroke-width:2px
  classDef main fill:#0a0e27,stroke:#00f0ff,color:#00f0ff,stroke-width:2px
  classDef duck fill:#1a1500,stroke:#ffb000,color:#ffb000,stroke-width:2px
  classDef out fill:#1a0a2e,stroke:#ff2e88,color:#ff2e88,stroke-width:2px
  class User,Final user
  class Main main
  class Duck duck
  class Out out

なぜ効く？ ── 同じモデルが自分の出力をチェックすると、同じ前提・同じ盲点 に引っかかる。別ファミリーのモデルなら、訓練データも価値観も違うので 見えていなかったロジックエラー を拾える。

その他の便利コマンド

CLI は slash command で、モデル・共有・実験機能・環境情報などをすぐ確認できる。

非対話モード(プログラマティック実行)★

🎯 「対話 UI で毎日同じことを聞いている」と感じたら、それは スクリプト化のサイン。-p で cron に乗せて寝てる間にやらせる。

基本の使い方

# プロンプトを直接渡す
copilot -p "Explain this file: ./complex.ts"

# パイプから流す
echo "Explain this file: ./complex.ts" | copilot

🔒 権限は最小に。CI で動かすなら --allow-tool でホワイトリスト指定が鉄則。--allow-all は危険なので使わない。 💰 1 コール = Copilot premium request を 1 つ消費。バッチで何百回叩く場合は Copilot Metrics ↗ で消費を見ておく。

業務効率化の具体例

シェルスクリプトでよく使うパターン

変数に取り込む

node_version=$(copilot -p 'What Node.js version does this project require? Number only.' -s)
echo "Required: $node_version"

条件分岐に使う

if copilot -p 'Does this project have TypeScript errors? Reply only YES or NO.' -s | grep -qi "no"; then
  echo "✅ Clean"
else
  echo "❌ Type errors detected" && exit 1
fi

複数ファイルを順に処理

for file in src/api/*.ts; do
  echo "--- Reviewing $file ---" | tee -a review.md
  copilot -p "Review $file for error handling issues" -s \
    --allow-tool='shell(git:*)' | tee -a review.md
done

GitHub Actions に乗せる

- name: Generate test coverage report
  env:
    COPILOT_GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.COPILOT_PAT }}
  run: |
    copilot -p "Run the test suite and produce a coverage summary" \
      -s --allow-tool='shell(npm:*), write' --no-ask-user

• 🔑 認証は環境変数 で渡す。優先順は COPILOT_GITHUB_TOKEN → GH_TOKEN → GITHUB_TOKEN
• 🧾 PAT は fine-grained (v2) で “Copilot Requests” 権限 を付ける(古い ghp_ 形式は不可)
• 📦 cron / Jenkins / GitLab CI からも同じ要領で呼び出せる(認証だけ環境変数で渡す)

設計のコツ

• 🎯 プロンプトは具体的に — ファイル名・関数名・期待する形式を明示。「Number only.」「Reply YES or NO.」のように 出力フォーマットも指定 すると後段でパースしやすい
• 🛡️ 必要なツールだけ許可 — --allow-tool='shell(git:*), write' のように対象を絞る
• 🔁 冪等性を意識 — Actions に乗せる場合、同じ入力で何度走っても安全な操作に限定する(commit/push は人間レビューを挟む)
• 📊 ログを残す — --share='./session.md' でセッション全体を保存しておくと、結果の根拠を後で追える
• 🧩 対話モードで作って -p に移植 — まず interactive で動かしてプロンプトを煮詰め、固まったら -p でスクリプト化、が一番早い

📘 詳細:

• Running GitHub Copilot CLI programmatically ↗
• Programmatic reference (full flag list) ↗
• Automating tasks with Copilot CLI and GitHub Actions ↗