Backlog API

Mix.install([
  {:req, "~> 0.5"},
  {:kino, "~> 0.14"}
])

API 設定

workspace_input = Kino.Input.text("WORKSPACE")
api_key_input = Kino.Input.password("API_KEY")

[workspace_input, api_key_input]
|> Kino.Layout.grid(columns: 2)

workspace = Kino.Input.read(workspace_input)
api_key = Kino.Input.read(api_key_input)

endpoint = "https://#{workspace}.backlog.jp/api/v2"

ユーザー情報取得

user_info =
  "#{endpoint}/users/myself?apiKey=#{api_key}"
  |> Req.get!()
  |> Map.get(:body)

# アイコン画像の取得
"#{endpoint}/users/#{user_info["id"]}/icon?apiKey=#{api_key}"
|> Req.get!()
|> Map.get(:body)

プロジェクトの取得

project_key_input = Kino.Input.text("PROJECT KEY")

project_key = Kino.Input.read(project_key_input)

project =
  "#{endpoint}/projects/#{project_key}?apiKey=#{api_key}"
  |> Req.get!()
  |> Map.get(:body)

課題の取得

issues =
  "#{endpoint}/issues?apiKey=#{api_key}&projectId[]=#{project["id"]}"
  |> Req.get!()
  |> Map.get(:body)

issues
|> hd()
|> Map.get("description")
|> Kino.Markdown.new()

OpenAI API による課題の評価、コメント追加

openai_api_key_input = Kino.Input.password("OpenAI API KEY")

openai_api_key = Kino.Input.read(openai_api_key_input)
openai_base_url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
openai_model_id = "gpt-4o-mini"
openai_headers = %{
  "Content-Type" => "application/json",
  "Authorization" => "Bearer #{openai_api_key}"
}

system_content = """
あなたは優秀なプロジェクトマネージャーです。
プロジェクトの課題がユーザーの入力として与えられるので、以下の観点で課題を評価してください。

課題評価の観点
- 明確さ（10点満点）
- 簡潔さ（10点満点）
- 整合性（10点満点）

評価結果は各評価点の合計点と、それぞれの観点に対するコメント、総評を以下の形式で出力してください。

## 評価結果の出力形式

課題記述の評価

- 明確さ（<点数>/10点）: <コメント>
- 簡潔さ（<点数>/10点）: <コメント>
- 整合性（<点数>/10点）: <コメント>

総合 <点数> 点
総評: <総評>
"""

user_content =
  issues
  |> hd()
  |> Map.get("description")

request_body = %{
  model: openai_model_id,
  messages: [
    %{
      role: "system",
      content: system_content
    },
    %{
      role: "user",
      content: user_content
    }
  ]
}

openai_response =
  "#{openai_base_url}"
  |> Req.post!(json: request_body, headers: openai_headers)
  |> Map.get(:body)

evaluation_message =
  openai_response["choices"]
  |> Enum.at(0)
  |> Map.get("message")
  |> Map.get("content")

Kino.Markdown.new(evaluation_message)

issue_id =
  issues
  |> hd()
  |> Map.get("id")

issue_comment_headers = %{
  "Content-Type" => "application/x-www-form-urlencoded"
}

encoded_comment = URI.encode(evaluation_message)

comment_response =
  "#{endpoint}/issues/#{issue_id}/comments?apiKey=#{api_key}&content=#{encoded_comment}"
  |> Req.post!(headers: issue_comment_headers)

comment_response
|> Map.get(:headers)
|> Map.get("location")
|> hd()
|> Kino.Markdown.new()