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はじめに（Python）

このガイドでは、チュートリアルスクリプトを実行するための Python 固有 のセットアップを 説明します。Copilot CLI のインストールと GitHub 認証—すべての言語版で共通—については、 まず共通の はじめに ガイドに従ってください。

前提条件

要件 最低バージョン 用途
Python 3.13+ ランタイム
uv 最新版 パッケージ管理
Node.js（npm） または GitHub CLI（gh） 最新版 Copilot CLI のインストール
GitHub Copilot サブスクリプション — API アクセスに必要

インストール

SDK とチュートリアルの依存関係をインストール

チュートリアルスクリプトで使用するすべてのパッケージ（github-copilot-sdk、pydantic、azure-identity など）は src/python/pyproject.toml に宣言されています。uv sync コマンド一つでまとめてインストールできます。

cd src/python
uv sync --all-groups

uv sync は .venv/ に仮想環境を作成し、uv.lock に固定された依存関係をすべてインストールします。仮想環境を手動でアクティブ化する代わりに uv run <command> を使うと、その環境内でツールを実行できます。

CLI・認証・サーバーモードについて: copilot CLI のインストール、gh auth login または COPILOT_GITHUB_TOKEN でのサインイン、CLI を TCP サーバーとして起動する方法は、 共通の はじめに と CLI サーバーモード ガイドに 一度だけまとめています。SDK が stdio 経由で CLI を起動するため、チュートリアルの 実行にサーバーは不要です。

最初のスクリプトを実行する

チュートリアルスクリプトは src/python ディレクトリから uv run python で実行すると、管理された仮想環境内で動作します。

cd src/python
uv run python scripts/tutorials/01_chat_bot.py --prompt "What is GitHub Copilot?"

期待される出力（ストリーミング）:

GitHub Copilot is an AI-powered coding assistant developed by GitHub and OpenAI...

プロジェクト構成

src/python/scripts/tutorials/
├── README.md                   # スクリプト一覧と実行手順
├── 01_chat_bot.py              # チュートリアル 1: CLI チャットボット
├── 02_issue_triage.py          # チュートリアル 2: カスタムツールによる Issue トリアージ
├── 03_streaming_review.py      # チュートリアル 3: ストリーミングコードレビュー
├── 04_skills_docgen.py         # チュートリアル 4: スキルによるドキュメント生成
├── 05_audit_hooks.py           # チュートリアル 5: セッションフックによる監査ログ
├── 06_byok_azure_openai.py     # チュートリアル 6: Azure OpenAI を使った BYOK
└── skills/
    ├── docgen/SKILL.md
    └── coding-standards/SKILL.md

環境変数

すべてのチュートリアルスクリプトは --cli-url（デフォルト: stdio）を受け付けます。共通の CLI 変数（COPILOT_GITHUB_TOKEN、COPILOT_CLI_PATH、COPILOT_CLI_URL）は共通の はじめに で説明しています。スクリプト 06 はさらに次の BYOK 設定も読み込みます。

変数名 用途 使用するスクリプト
BYOK_BASE_URL Azure OpenAI デプロイのベース URL スクリプト 06
BYOK_API_KEY Azure OpenAI API キー スクリプト 06（api-key 認証）
BYOK_MODEL モデル/デプロイ名 スクリプト 06

次のステップ

環境の準備ができたら、チュートリアルを順番に進めてください:

  1. CLI チャットボット — Copilot を使った最初のスクリプトを作成
  2. カスタムツール — 独自のツールでエージェントを拡張
  3. ストリーミング — リアルタイムでトークンを受信
  4. スキル — SKILL.md で再利用可能なエージェント動作を定義
  5. フックとパーミッション — すべてのアクションを観察・制御
  6. BYOK — Azure OpenAI を LLM バックエンドとして利用