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maku693です。Github ActionsでPuppeteerを簡単に使えるCustom Actionを作りました。github.com 最近Github Actions上でブラウザを動かしたくなったのですが、いちいち実行環境を整えるのも面倒なので、サクッとできないものかと調べたところ、意外とPuppeteerをそのまま使えるactionというのは存在しないようだったので、自分で作りました。 使い方はREADMEに書いてありますが、ここでも軽く紹介します。 以下のjobでは、ページのタイトルを取ってきて、それを後続のstepで利用しています。 - id: get-title uses: maku693/action-puppeteer-script@v0 with: script: | const page = await browser.newPage(); await pag
はじめにGitHub ActionsでGitHub Appsを使うときには登録時に入手できるApp IDとsecret keyから一時的に使用できるトークンを発行する必要があります。 このトークンはGitHubが用意しているRestAPIやGraphQLAPIに対してリクエストすることによって入手することができます*1が、いちいちAPIを叩く準備をするのは面倒なので個人が作成したActionであるtibdex/github-app-tokenやSentryが提供しているActionであるgetsentry/action-github-app-tokenを使うことによって楽をすることができました。 今まで非公式なActionに依存していたトークン生成ですが、GitHubが公式でAppsトークンを作成するActionであるactions/create-github-app-tokenを提
この記事とほぼ同じことをやっていて、自分の場合はちょっとモチベーションがちがって、誤クリックでうっかり👎をつけてしまって、あわてて取り消す、みたいなことがたびたびあったので、Stylishで無効化していた。 この記事だと、他人のつけた👎も見えなくしていて良いと思う。techblog.kayac.com コントラストを下げて、pointer-events: none;でクリックできないようにしている。 @-moz-documentdomain("github.com") { button[data-reaction-label="-1"], button[data-reaction-label="Confused"] { pointer-events: none; filter: contrast(0); } }
AI & MLLearn about artificial intelligence andmachine learning across theGitHub ecosystem and the wider industry. GenerativeAILearn how tobuild with generativeAI.GitHub CopilotChange how you work withGitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs.Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. HowAI code generation worksExplore the capabilities and be
数えてみたら意外と数あったのでまとめます。 release-pleaseGoogle謹製のリリース自動化ツール。monorepo対応のRelease Drafterという感じですが、リリースはDraft Releaseの安定版への昇格ではなく、PRのマージによって行います。PRでリリースするという点ではgit-pr-releaseぽいですが、ブランチは main だけでリリースブランチは無い感じ。changesetsよりはとっつきやすい印象です。github.com 例えば↓のようなワークフローを用意すれば、モジュールごとにGitHub Releaseを作成するためのPRを自動作成できます。 初期セットアップでJSONファイルを2つ作る必要があるのが若干面倒ですが、それさえ越えてしまえば考えることは少なさそうです。 # .github/workflows/release-please.
DSOC R&Dの島です。ArcグループにてR&Dエンジニアを務めています。前回のGitHub Actionsに関する記事の流れで、今回は Problem Matchers を紹介します。 このProblem Matchersの使い道として、例えば任意のlinterの出力をpull requestのコード差分中に注釈 (Annotation) として表示できます。こんな感じです。 flake8のGitHubアノテーション出力例本記事では、Pythonの flake8 を題材に、Problem Matchersの導入方法を示します。flake8以外の任意のツールにも応用可能です。 基本のGitHub Actionsワークフローを作成 .github/workflows/python.yml のような新規ワークフローの定義ファイルを作成します。GitHubのWeb上で作成するとテンプレートを
GitHub には clone するための URL として [HTTP]、[SSH]、[Git Read-Only] の 3 つが用意されている。 いままで、SSH に慣れているという理由だけで [SSH] を利用していたのだけど、「SSH は転送速度が遅い」という問題がある。 SSH だとこんなに遅い… さっき、[SSH] で clone してみたら 20～60 KiB/s 程度の速度しか出なかった。 $ git clone git@github.com:nitoyon/tech.nitoyon.com.git Cloning into 'tech.nitoyon.com'... remote: Counting objects: 8856, done. remote: Compressing objects: 100% (2125/2125), done. remote: Total
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