チームのコードレビューを支援する Shape Copilot の新機能公開
GitHub は Copilot Code Review に組織のコンテキストを統合する「Agent Skills」と「MCP サポート」、および複雑な変更に対応する「Medium 分析ティア」を追加し、レビューの精度と効率を大幅に向上させた。
キーポイント
外部ツールとの文脈統合 (MCP & Skills)
Agent skills と MCP サーバー接続により、Issue トラッキングやドキュメントなど、Diff 外の組織標準やツール情報をレビューに直接取り込み、重複質問を排除する。
複雑度に応じた分析ティアの導入
単純な変更には高速・低コストの「Low」ティアを、複雑なロジックやセキュリティ関連には高推論モデルを用いる「Medium」ティアを自動または手動で割り当てる。
コスト管理と設定の一元化
Medium ティアは計算リソース(AIU)を多く消費するが、明確なコストシグナルを提供し、管理者がレポジトリごとにレビュー強度を設定可能にする。
カスタムスキルファイルの作成方法
.github/skills ディレクトリに code-review などのフォルダを作成し、SKILL.md ファイルを配置することで、Copilot に特定の文脈や指示を提供できます。
レビュー深度のカスタマイズ
リポジトリ設定から「Review effort level」を選択し、チームのニーズに合わせてコードレビューの深さ(ミディアムなど)を調整可能です。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この発表は、AI コードレビューを単なるコードスキャンから、組織の文脈や外部システムと連携する高度なエージェントへと進化させる重要な転換点です。特に MCP プロトコルの採用により、GitHub エコシステム外にあるツールとの連携が容易になり、開発フロー全体における AI の実用性と信頼性が飛躍的に向上します。
編集コメント
MCP プロトコルの採用は、AI エージェントが単独で動作するのではなく、既存の企業インフラと深く統合される方向性を示す決定的な一手です。開発現場における「文脈の欠如」という課題を解決し、実務レベルでの AI 活用を加速させる画期的なアップデートと言えます。
Copilot のコードレビューは、チームのツールや基準に適応し、各変更の複雑さに合わせてその深さをスケーリングします。本日、統合エージェントプラットフォーム上で 2 つのパブリックプレビューをリリースしました。
組織のコンテキストをすべてのレビューに持ち込むためのエージェントスキルと MCP サポート
複雑なプルリクエストを高推論モデルへルーティングする新しいミディアム分析ティア
スキルと MCP を活用して、ツールや基準をすべてのレビューに組み込む
レビュアーが必要とする情報の多くは、diff 自体ではなく他のツールにあります。エージェントスキルと MCP は、そのコンテキストを Copilot のレビューに取り込み、すでに他の場所で回答済みの質問でレビューが止まることを防ぎます。これにより、シニアエンジニアがリポジトリ間の一貫性に対するボトルネックとなるのを防げます。
カスタムエージェントスキルは、レビュー中にチームの内部ツールや基準を呼び出し、Copilot を組み込み分析機能を超えて拡張します。
MCP サーバー接続は、一度設定すると、チケット管理、ドキュメント、サービスカタログ、インシデント対応ツールなど、チームがすでに使用しているサードパーティプラットフォームや内部システムからコンテキストを直接レビューに引き出します。
構成可能なアクションワークフローにより、Copilot がレビューに使用する計算リソースと環境を制御できます。
レビューとクラウドエージェント間で共有される設定により、プラットフォームチームは一度投資するだけで、両方のエージェントで一貫した動作を実現できます。
新しいミディアム分析ティアで、複雑さに応じてレビューの深さを調整
レビューの深さは、変更の複雑さに応じてスケーリングされるべきです。新しいミディアムティアは、複雑なロジック、セキュリティに敏感なコード、およびクロスサービスの変更をより深く分析するために特別に設計された、推論能力の高いモデルへプルリクエストをルーティングします。ローは、ドキュメントや小規模なリポジトリのような単純な作業に対して、高速でコスト効率の良いデフォルトとして残ります。これにより、計算資源を最も重要な場所に投資し、それ以外の場所では節約することができます。
管理者は、コードの複雑さとビジネス価値に合わせてレビューの強度を調整するため、リポジトリごとにローまたはミディアムを設定します。
ミディアムは、より実行可能なコメントを提供し、偽陽性を減らし、軽いレビューで見逃されがちな微妙なバグを検出します。
ミディアムはローよりも多くの AIU(AI ユース)を消費しますが、明確なコストシグナルがあるため、管理者は従量課金制の下で支出を管理できます。
はじめに
これらの機能は、既存の Copilot Pro、Pro+、Business、および Enterprise ユーザー向けにパブリックプレビューとして利用可能です。Copilot コードレビューは、Direct Org Billing を介して非 Copilot ユーザーにも有効化できます。
Copilot コードレビュー用の MCP サーバーの設定
リポジトリ設定 → Copilot → MCP サーバーの下に、希望する JSON MCP 構成を追加します。
MCP 認証に必要なトークンは、リポジトリ設定 → シークレットと変数 → エージェントの下に保存してください。
注:Copilot クラウドエージェント向けの既存の MCP 構成は、現在自動的に Copilot コードレビューにも適用されます。
よく使われる MCP 構成の例を見つけるには、ドキュメントをお読みください。
Copilot コードレビューのためのエージェントスキルの設定
リポジトリ内に .github/skills ディレクトリが存在しない場合は、作成してください。
.github/skills の下に code-review または同様の名前のディレクトリを作成し、Copilot コードレビューがそのスキルを読み込んで利用できるようにします。
Copilot コードレビューに利用してほしい関連するコンテキストと指示を含む SKILL.md ファイルを作成します。
注:.github/skills ディレクトリ内の既存のエージェントスキルは、レビューに関連する場合、自動的に Copilot コードレビューで利用可能になります。
詳細については、エージェントスキルに関するドキュメントをお読みください。
レビューティアの確認と変更
リポジトリの設定 → Copilot → コードレビュー → レビューの努力レベル に移動します。
ドロップダウンから希望するレビュー深度を選択してください。
詳細については、ミディアムティアのレビューに関するドキュメントをお読みください。
GitHub コミュニティ内のディスカッションに参加してください。
「チームに合わせて Copilot コードレビューを構成する」という投稿は、最初に The GitHub Blog で公開されました。
原文を表示
Copilot code review adapts to your team’s tools and standards and scales its depth to the complexity of each change. Today we’re shipping two public previews on a unified agent platform:
Agent skills and MCP support that bring your organization’s context into every review
A new medium analysis tier that routes complex pull requests to a higher-reasoning model
Bring your tools and standards into every review with skills and MCP
A lot of what reviewers need to know lives in other tools, not in the diff itself. Agent skills and MCP bring that context into Copilot’s reviews, ensuring that reviews don’t stall on questions already answered elsewhere. This means senior engineers stop being the bottleneck for consistency across repositories.
Custom agent skills invoke your team’s internal tools and standards during a review, extending Copilot beyond its built-in analysis.
MCP server connections, once configured, pull context directly into the review from the third-party platforms and internal systems your team already uses, including issue tracking, documentation, service catalogs, and incident tooling.
Configurable Actions workflows give you control over the compute and environment Copilot uses for review.
Shared configuration across review and cloud agent means platform teams invest once and get consistent behavior across both agents.
Match review depth to complexity with the new medium analysis tier
Review depth should scale with the complexity of the change. The new Medium tier routes pull requests to a higher-reasoning model purpose-built for deeper analysis of complex logic, security-sensitive code, and cross-service changes. Low remains a fast, cost-efficient default for straightforward work like docs and small repositories. This enables you to invest compute where it matters most and conserve it everywhere else.
Admins set Low or Medium per repository to align review intensity with code complexity and business value.
Medium delivers more actionable comments with fewer false positives and catches subtle bugs lighter reviews miss.
Medium consumes more AIU than Low, with clear cost signals so admins can manage spend under usage-based billing.
Getting started
These features are available in public preview for existing Copilot Pro, Pro+, Business, and Enterprise users. Copilot code review can also be enabled for non-Copilot users via Direct Org Billing.
Setting up MCP servers for Copilot code review
Add your desired JSON MCP configuration under repository settings → Copilot → MCP servers.
Store your token required for MCP authentication under repository settings → Secrets and variables → Agents.
Note: Any existing MCP configurations for Copilot cloud agent will now apply to Copilot code review automatically.
Read the docs to find examples of common MCP configurations you can get started with.
Setting up agent skills for Copilot code review
If one does not exist within your repository, create a .github/skills directory.
Under .github/skills, create a code-review or similarly named directory to ensure that Copilot code review will read and utilize the skill.
Create a SKILL.md file containing the relevant context and instructions you want Copilot code review to utilize.
Note: Existing agent skills within the .github/skills directory will automatically be available to use by Copilot code review if relevant to the review.
For more information, read our docs on agent skills.
View and change your review tier
Navigate to repository settings → Copilot → Code review → Review effort level.
Select your desired review depth in the dropdown.
For more details, read our docs on medium tier reviews.
Join the discussion within GitHub Community.
The post Shape Copilot code review around your team appeared first on The GitHub Blog.
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