GitHub Actions + Claude Code CLI로 PR 자동 리뷰 파이프라인 구축하기
GitHub Actions에 claude -p를 직접 연동해 PR 리뷰를 자동화하는 실전 가이드. --bare, --dangerously-skip-permissions, --max-budget-usd 플래그로 CI 환경에서 안전하게 Claude Code를 실행하는 방법을 단계별로 설명합니다.
jangwook.net
Kim Jangwook
Personal technical notes on AI agents, automation, developer tools, and the process of building software.
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한국어
AI 에이전트, 자동화, 개발 도구, 소프트웨어 제작 과정을 한국어로 기록합니다.
PydanticAI 실전 튜토리얼 — 타입 안전한 AI 에이전트를 FastAPI 감각으로 만드는 법
PydanticAI 1.88.0을 실제 설치하고 TestModel, output_type, @agent.tool, 멀티 프로바이더 전환을 직접 테스트한 결과입니다. result_type→output_type 변경 같은 실제 트랩과 FunctionModel 테스트 전략까지 다룹니다.
Anthropic Message Batches API — LLM 요청 비용 50% 절감 실전 가이드
Anthropic Message Batches API로 최대 100,000개 LLM 요청을 단일 배치로 처리해 비용을 50% 절감하는 실전 가이드. 비동기 폴링·에러 복구 패턴을 Python 코드 예제로 상세 설명. Prompt Caching 병행 시 최대 95% 절감 가능.
English
Personal notes on AI agents, automation, developer tools, and building software.
How to Build a PR Auto-Review Pipeline with GitHub Actions + Claude Code CLI
A practical guide to integrating claude -p directly into GitHub Actions for automated PR reviews. Learn the --bare, --dangerously-skip-permissions, and --max-budget-usd flags that make Claude Code CI-safe, with complete YAML examples.
PydanticAI Practical Tutorial — Building Type-Safe AI Agents the FastAPI Way
I installed PydanticAI 1.88.0 and tested TestModel, output_type, @agent.tool, and multi-provider switching hands-on. Includes real traps like result_type→output_type and a complete FunctionModel test strategy.
Anthropic Message Batches API — Cut LLM Costs 50% at Scale
Batch 100,000 Claude requests in one call, cutting LLM costs 50%. Covers async polling, error recovery, and Prompt Caching. Python and Node.js examples included.
日本語
AIエージェント、自動化、開発ツール、ソフトウェア開発の記録です。
GitHub Actions + Claude Code CLIでPR自動レビューパイプラインを構築する
GitHub Actionsにclaude -pを直接統合してPRレビューを自動化する実践ガイド。--bare、--dangerously-skip-permissions、--max-budget-usdフラグでCI環境でClaudeCodeを安全に実行する方法をステップごとに解説します。
PydanticAI実践チュートリアル — FastAPI感覚で型安全なAIエージェントを作る方法
PydanticAI 1.88.0を実際にインストールし、TestModel、output_type、@agent.tool、マルチプロバイダー切り替えを直接テストした結果です。result_type→output_type変更のような実際の罠とFunctionModelテスト戦略も含みます。
Anthropic Batches API 実践ガイド — LLMコストを50%削減する方法
Anthropic Message Batches APIで最大100,000件のリクエストを単一バッチで処理し、コストを50%削減する方法をコード例とともに解説。Prompt Cachingとの組み合わせで最大95%削減も可能。
简体中文
记录 AI 代理、自动化、开发工具和软件构建过程。
使用GitHub Actions + Claude Code CLI构建PR自动审查流水线
在GitHub Actions中直接集成claude -p实现PR审查自动化的实战指南。详解--bare、--dangerously-skip-permissions、--max-budget-usd标志，让Claude Code在CI环境中安全运行的完整YAML示例。
PydanticAI实战教程 — 用FastAPI的感觉构建类型安全的AI智能体
我实际安装了PydanticAI 1.88.0，直接测试了TestModel、output_type、@agent.tool和多提供商切换。包括result_type→output_type变更等真实陷阱，以及完整的FunctionModel测试策略。
Anthropic Message Batches API 实战指南 — 大规模LLM请求成本降低50%的方法
深入讲解Anthropic Message Batches API：将最多100,000个请求合并为单次批量处理，成本立降50%。结合Prompt Caching，最高可节省95%。附Node.js和Python完整代码示例。