GTFSを用いた停車駅更新検出 #1378
GTFSを用いた停車駅更新検出 #1378
Conversation
ダイヤ改正への迅速な対応を実現するため、ODPT鉄道GTFSデータの 自動インポート機能の設計書を作成。 - 複数GTFSソース対応の設計 - ODPT APIキー認証対応 - transport_type拡張（鉄道GTFS=2） - 首都圏事業者（東京メトロ、都営地下鉄等）のスモールスタート
ダイヤ改正への迅速な対応を実現するため、ODPT鉄道GTFSデータの 自動インポート機能を実装。 主な変更点: - config.rs: ODPT_API_KEY、ENABLE_RAIL_GTFS 環境変数の取得関数を追加 - import.rs: GtfsSource構造体と複数GTFSソース対応のダウンロード・インポート処理 - import.rs: transport_type=2（鉄道GTFS）の統合処理を追加 - create_table.sql: gtfs_routesテーブルにtransport_type、company_cd、source_idカラムを追加 - 設計書: GTFS優先方針に更新 対応予定の事業者（ODPT APIキー設定時に有効化）: - 東京メトロ - 都営地下鉄 環境変数: - ODPT_API_KEY: ODPT APIキー - ENABLE_RAIL_GTFS: 鉄道GTFS機能の有効/無効 - GTFS_ENABLE_TOKYO_METRO: 東京メトロの有効/無効 - GTFS_ENABLE_TOEI_SUBWAY: 都営地下鉄の有効/無効
gtfs_routesテーブルのroute_idには既にsource_idプレフィックス （例: "toei_bus:route123"）が付与されているが、gtfs_tripsの インポート時にはプレフィックスを付与していなかったため、 外部キー制約違反が発生していた。 - import_gtfs_trips関数にGtfsSourceパラメータを追加 - route_idにsource_idプレフィックスを追加 - ログメッセージにソース名を追加
GTFSには「列車種別」という概念がないため、当初のGTFS統合アプローチでは 種別停車パターンの変更検知ができないことが判明。 新しいアプローチ: - ODPT TrainTimetable APIから時刻表データを取得 - 種別×路線ごとに停車パターンを集計 - 前回との差分を検知して通知 - 人間が確認してstation_station_types.csvを更新 これにより、ダイヤ改正時の停車駅変更を検知できるようになる。
ODPT APIから時刻表データを取得し、列車種別ごとの停車パターンを 抽出して前回との差分を検知するシステムを追加。 新規ファイル: - stationapi/src/stop_pattern/mod.rs: モジュール定義 - stationapi/src/stop_pattern/odpt_client.rs: ODPT APIクライアント - stationapi/src/stop_pattern/detector.rs: 差分検知ロジック - stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs: CLIツール DBスキーマ: - stop_pattern_snapshots: 停車パターンのスナップショット - stop_pattern_changes: 検出された変更のログ 使用方法: ODPT_API_KEY=xxx cargo run --bin detect_stop_patterns ODPT_API_KEY=xxx cargo run --bin detect_stop_patterns -o all
📝 WalkthroughWalkthroughODPT API を用いた列車停車パターンの差分検知機能を追加し、GTFS の複数ソース対応、DB スキーマ拡張（スナップショット／変更ログ）、検知 CLI、ODPT クライアント、GitHub Issue 連携、および実行ワークフローを導入しました。 Changes
Sequence Diagram(s)sequenceDiagram
participant GHA as GitHub Actions
participant ECS as ECS Fargate Task
participant Detector as StopPatternDetector (ECS)
participant ODPT as ODPT API
participant DB as PostgreSQL
participant GH as GitHub API
GHA->>ECS: run detect_stop_patterns task
ECS->>Detector: start detection
Detector->>ODPT: fetch timetables/railways/train types/stations
ODPT-->>Detector: timetables, railways, train types, stations
Detector->>Detector: extract stop patterns
Detector->>DB: load latest snapshots
DB-->>Detector: snapshots
Detector->>Detector: compare patterns -> changes
Detector->>DB: insert changes & new snapshots
Detector->>DB: rotate old records (if enabled)
Detector-->>ECS: exit code / logs
GHA->>GH: create_issue(changes) [if changes detected]
GH-->>GHA: issue URL
sequenceDiagram
participant CLI as detect_stop_patterns (local/ECS)
participant Config as Config module
participant Odpt as OdptClient
participant Detector as StopPatternDetector
participant DB as PostgreSQL
participant GH as GitHubIssueCreator
CLI->>Config: fetch_odpt_api_key()
Config-->>CLI: api_key
CLI->>Detector: new(api_key, pool)
CLI->>Detector: detect_changes(operators)
Detector->>Odpt: extract_all_stop_patterns(operators)
Odpt-->>Detector: StopPattern[]
Detector->>DB: query latest snapshots
DB-->>Detector: snapshots
Detector->>Detector: compare & generate StopPatternChange[]
Detector->>DB: insert changes & snapshots
Detector->>DB: rotate_old_records()
Detector-->>CLI: returned changes
CLI->>GH: create_issue(changes) (optional)
GH-->>CLI: Issue URL / error
Estimated code review effort🎯 4 (Complex) | ⏱️ ~60 minutes Possibly related PRs
Suggested reviewers
Poem
🚥 Pre-merge checks | ✅ 3✅ Passed checks (3 passed)
✏️ Tip: You can configure your own custom pre-merge checks in the settings. ✨ Finishing touches
📜 Recent review detailsConfiguration used: Organization UI Review profile: CHILL Plan: Pro 📒 Files selected for processing (1)
🚧 Files skipped from review as they are similar to previous changes (1)
⏰ Context from checks skipped due to timeout of 90000ms. You can increase the timeout in your CodeRabbit configuration to a maximum of 15 minutes (900000ms). (2)
Comment |
メモ現状、開発者のローカルで使える便利ツール的な位置付け |
![coderabbitai[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/347564?s=60&v=4){kind=small}
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Actionable comments posted: 1
🤖 Fix all issues with AI agents
In @stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml:
- Around line 99-107: The workflow currently injects steps.logs.outputs.result
directly into a JS template literal (the const result = `${{
steps.logs.outputs.result }}` and later used in github.rest.issues.create body),
which is unsafe if the log contains backticks or `${}`; change the construction
to safely serialize/escape the log output before embedding in the issue body
(for example, serialize with JSON.stringify or explicitly escape backticks and
`${` sequences) and then use that sanitized variable when calling
github.rest.issues.create so the body string cannot break the script or trigger
unintended expansion.
🧹 Nitpick comments (12)
stationapi/docs/stop-pattern-detection-setup.md (2)
83-116: IAMポリシーのResourceが過度に広範です。
ecs:RunTaskとecs:DescribeTasksのリソースが"*"に設定されています。最小権限の原則に従い、特定のECSクラスターとタスク定義に制限することを推奨します。🔧 修正案
{ "Sid": "ECSRunTask", "Effect": "Allow", "Action": [ "ecs:RunTask", "ecs:DescribeTasks" ], - "Resource": "*" + "Resource": [ + "arn:aws:ecs:ap-northeast-1:<AWS_ACCOUNT_ID>:cluster/<ECS_CLUSTER_NAME>", + "arn:aws:ecs:ap-northeast-1:<AWS_ACCOUNT_ID>:task-definition/detect-stop-patterns:*", + "arn:aws:ecs:ap-northeast-1:<AWS_ACCOUNT_ID>:task/<ECS_CLUSTER_NAME>/*" + ] },
39-77: 機密情報の扱いに関する追加注意。Line 77のNoteでSecrets Managerの使用が推奨されていますが、タスク定義例では
ODPT_API_KEYとDATABASE_URLがプレーンテキストで記載されています。本番環境では必ずSecrets Managerを使用し、secretsブロックを使うようドキュメントに明記することを推奨します。stationapi/src/stop_pattern/github_issue.rs (1)
29-35: HTTPクライアントにタイムアウトが設定されていません。
reqwest::Client::new()はデフォルトでタイムアウトが設定されていません。GitHub APIが応答しない場合、無期限にハングする可能性があります。🔧 修正案
+use std::time::Duration; + impl GitHubIssueCreator { pub fn new(token: String, repo: String) -> Self { + let client = reqwest::Client::builder() + .timeout(Duration::from_secs(30)) + .build() + .expect("Failed to build HTTP client"); + Self { - client: reqwest::Client::new(), + client, token, repo, } }docs/railway-gtfs-integration-design.md (1)
57-88: 設計書のスキーマと実装の差異を確認してください。設計書のスキーマでは
UNIQUE(railway_id, train_type_id, captured_at::date)を使用していますが、実際のdata/create_table.sqlではcaptured_date DATEカラムを追加してUNIQUE(railway_id, train_type_id, captured_date)としています。また、operator_idカラムも実装には追加されています。設計書を実装に合わせて更新することを推奨します。コーディングガイドラインに従い、スキーマ変更時はドキュメントも同期させてください。
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs (2)
42-47: データベース接続にタイムアウトを設定することを検討してください。現在の実装では、データベース接続時にタイムアウトが設定されていません。ネットワーク問題やDBサーバーの応答遅延時に無限にハングする可能性があります。
🔧 タイムアウト設定の追加案
+use std::time::Duration; + let pool = PgPoolOptions::new() .max_connections(5) + .acquire_timeout(Duration::from_secs(30)) .connect(&db_url) .await?;
159-173: パース失敗時の警告ログを追加することを検討してください。
--changes-retentionや--snapshots-retentionの値がパースに失敗した場合、静かにデフォルト値が使用されます。ユーザーが無効な値を指定した場合に気づけるよう、警告を出力することを推奨します。🔧 警告追加の例
if args[i] == "--changes-retention" && i + 1 < args.len() { - if let Ok(days) = args[i + 1].parse() { - config.changes_retention_days = days; + match args[i + 1].parse() { + Ok(days) => config.changes_retention_days = days, + Err(_) => eprintln!("Warning: Invalid value for --changes-retention, using default"), } }stationapi/src/import.rs (2)
50-80: APIキーがURLに含まれているため、ログ出力に注意が必要です。
source.urlにAPIキーが含まれていますが、Line 266 や Line 401 でログ出力されています。現在のログメッセージではsource.nameのみを出力しているため問題ありませんが、デバッグ時に誤ってURLをログ出力しないよう注意してください。将来的には、URLからAPIキーを分離し、リクエスト時にのみ追加する設計を検討することを推奨します。
1614-1621: transport_type のコメントを実装に合わせて更新してください。コメントでは
transport_type IN (1, 2)を「bus and rail」としていますが、コード内の他の箇所（Line 24 など）では1: バス, 2: 鉄道GTFSと定義されています。一貫性のため、コメントを日本語または詳細な説明に更新することを検討してください。stationapi/src/stop_pattern/detector.rs (2)
150-163: SQL間隔生成のセキュリティは確認済みですが、より安全な書き方を検討してください。現在の
($1 || ' days')::INTERVALはbindでパラメータ化されているため安全ですが、PostgreSQLのmake_interval関数を使用するとより明示的になります。🔧 より安全な間隔指定
- WHERE acknowledged = TRUE - AND detected_at < CURRENT_TIMESTAMP - ($1 || ' days')::INTERVAL + WHERE acknowledged = TRUE + AND detected_at < CURRENT_TIMESTAMP - make_interval(days => $1)
286-313: 変更の一括挿入を検討してください。現在の実装では変更ごとに個別のINSERTを実行しています。大量の変更が検出された場合、パフォーマンスに影響する可能性があります。バッチ挿入を検討してください。
🔧 バッチ挿入の例
async fn save_changes( &self, changes: &[StopPatternChange], ) -> Result<(), Box<dyn std::error::Error + Send + Sync>> { if changes.is_empty() { return Ok(()); } // バッチサイズを設定して一括挿入 for chunk in changes.chunks(100) { let mut query_builder = sqlx::QueryBuilder::new( "INSERT INTO stop_pattern_changes (operator_id, railway_id, railway_name, train_type_id, train_type_name, change_type, station_id, station_name) " ); query_builder.push_values(chunk, |mut b, change| { b.push_bind(&change.operator_id) .push_bind(&change.railway_id) .push_bind(&change.railway_name) .push_bind(&change.train_type_id) .push_bind(&change.train_type_name) .push_bind(change.change_type.as_str()) .push_bind(&change.station_id) .push_bind(&change.station_name); }); query_builder.build().execute(&self.pool).await?; } Ok(()) }data/create_table.sql (1)
899-918:change_typeカラムにCHECK制約を追加することを検討してください。
change_typeは'added'または'removed'のみを受け入れるべきですが、現在はVARCHAR型のみで制約がありません。🔧 CHECK制約の追加
change_type VARCHAR(20) NOT NULL, -- 'added' or 'removed' + CONSTRAINT chk_change_type CHECK (change_type IN ('added', 'removed')),stationapi/src/stop_pattern/odpt_client.rs (1)
223-229: HTTPクライアントにタイムアウトを設定することを推奨します。現在の実装では
reqwest::Client::new()をデフォルト設定で使用しています。ODPT APIの応答が遅延した場合、リクエストが無限にハングする可能性があります。🔧 タイムアウト設定の追加
+use std::time::Duration; + pub fn new(api_key: String) -> Self { Self { api_key, - client: reqwest::Client::new(), + client: reqwest::Client::builder() + .timeout(Duration::from_secs(60)) + .connect_timeout(Duration::from_secs(10)) + .build() + .expect("Failed to build HTTP client"), } }
📜 Review details
Configuration used: Organization UI
Review profile: CHILL
Plan: Pro
📒 Files selected for processing (14)
.envdata/create_table.sqldocs/railway-gtfs-integration-design.mdstationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.ymlstationapi/Cargo.tomlstationapi/docs/stop-pattern-detection-setup.mdstationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rsstationapi/src/config.rsstationapi/src/import.rsstationapi/src/lib.rsstationapi/src/stop_pattern/detector.rsstationapi/src/stop_pattern/github_issue.rsstationapi/src/stop_pattern/mod.rsstationapi/src/stop_pattern/odpt_client.rs
🧰 Additional context used
📓 Path-based instructions (4)
stationapi/src/**/*.rs
📄 CodeRabbit inference engine (AGENTS.md)
Run
cargo test --lib --package stationapiormake test-unitfor unit tests focusing on entities and repository mocks without database
Files:
stationapi/src/lib.rsstationapi/src/config.rsstationapi/src/stop_pattern/github_issue.rsstationapi/src/stop_pattern/mod.rsstationapi/src/stop_pattern/detector.rsstationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rsstationapi/src/import.rsstationapi/src/stop_pattern/odpt_client.rs
**/*.rs
📄 CodeRabbit inference engine (AGENTS.md)
**/*.rs: Before committing, runcargo fmton all Rust code
Before committing, runcargo clippy --all-targets --all-featuresand resolve new Clippy warnings unless covered by existing#![allow]attributes
Files:
stationapi/src/lib.rsstationapi/src/config.rsstationapi/src/stop_pattern/github_issue.rsstationapi/src/stop_pattern/mod.rsstationapi/src/stop_pattern/detector.rsstationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rsstationapi/src/import.rsstationapi/src/stop_pattern/odpt_client.rs
{docs/**/*.md,README.md}
📄 CodeRabbit inference engine (AGENTS.md)
For database, gRPC, or schema updates, add architectural notes under
docs/and synchronize README references to keep onboarding materials accurate
Files:
docs/railway-gtfs-integration-design.md
data/create_table.sql
📄 CodeRabbit inference engine (AGENTS.md)
Canonical schema definition should be maintained in
data/create_table.sqland updated alongside any schema or CSV column changes
Files:
data/create_table.sql
🧠 Learnings (10)
📚 Learning: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learnt from: CR
Repo: TrainLCD/StationAPI PR: 0
File: AGENTS.md:0-0
Timestamp: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learning: Applies to stationapi/src/domain/**/*.rs : In Rust domain layer, entity definitions and repository abstractions should be organized in the `entity/` module mirroring the gRPC schema, with repository interfaces using `async_trait`
Applied to files:
stationapi/src/lib.rs
📚 Learning: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learnt from: CR
Repo: TrainLCD/StationAPI PR: 0
File: AGENTS.md:0-0
Timestamp: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learning: Applies to stationapi/proto/**/*.proto : Keep gRPC contract definitions in `proto/stationapi.proto` and use `build.rs` with `tonic-build` to generate server code and `FILE_DESCRIPTOR_SET`
Applied to files:
stationapi/src/lib.rs
📚 Learning: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learnt from: CR
Repo: TrainLCD/StationAPI PR: 0
File: AGENTS.md:0-0
Timestamp: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learning: Applies to stationapi/src/presentation/controller/**/*.rs : gRPC presentation layer controller should wire service implementations (e.g., `MyApi`) to generated server types in `presentation/controller/grpc.rs`
Applied to files:
stationapi/src/lib.rs
📚 Learning: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learnt from: CR
Repo: TrainLCD/StationAPI PR: 0
File: AGENTS.md:0-0
Timestamp: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learning: Applies to stationapi/src/use_case/**/*.rs : Application logic in use case layer should implement contract traits defined in `traits/` module (e.g., `QueryUseCase` in `interactor/query.rs`)
Applied to files:
stationapi/src/lib.rs
📚 Learning: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learnt from: CR
Repo: TrainLCD/StationAPI PR: 0
File: AGENTS.md:0-0
Timestamp: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learning: Set required environment variables: `DATABASE_URL` (SQLx connection string), `DISABLE_GRPC_WEB` (false enables gRPC-Web, true requires HTTP/2 only), `HOST` and `PORT` (defaults to `[::1]:50051`; Docker uses `0.0.0.0:50051`)
Applied to files:
.env
📚 Learning: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learnt from: CR
Repo: TrainLCD/StationAPI PR: 0
File: AGENTS.md:0-0
Timestamp: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learning: Run integration tests with `source .env.test && cargo test --lib --package stationapi --features integration-tests` or `make test-integration` using a dedicated schema behind `TEST_DATABASE_URL`
Applied to files:
.envstationapi/src/import.rs
📚 Learning: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learnt from: CR
Repo: TrainLCD/StationAPI PR: 0
File: AGENTS.md:0-0
Timestamp: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learning: Enable health checks and reflection in gRPC servers using `tonic-health` and `tonic-reflection` crates
Applied to files:
stationapi/Cargo.toml
📚 Learning: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learnt from: CR
Repo: TrainLCD/StationAPI PR: 0
File: AGENTS.md:0-0
Timestamp: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learning: Applies to stationapi/src/use_case/interactor/query.rs : When modifying `QueryInteractor`, ensure enrichment steps (companies, train types, line symbols) still behave as expected and verify helper methods such as `update_station_vec_with_attributes` and `build_route_tree_map`
Applied to files:
stationapi/src/import.rs
📚 Learning: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learnt from: CR
Repo: TrainLCD/StationAPI PR: 0
File: AGENTS.md:0-0
Timestamp: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learning: When running locally, `cargo run -p stationapi` should rebuild schema from `data/create_table.sql`, import all `data/*.csv` files, and then boot the gRPC server
Applied to files:
stationapi/src/import.rs
📚 Learning: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learnt from: CR
Repo: TrainLCD/StationAPI PR: 0
File: AGENTS.md:0-0
Timestamp: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learning: Applies to data/create_table.sql : Canonical schema definition should be maintained in `data/create_table.sql` and updated alongside any schema or CSV column changes
Applied to files:
data/create_table.sql
🧬 Code graph analysis (3)
stationapi/src/stop_pattern/detector.rs (1)
stationapi/src/stop_pattern/odpt_client.rs (3)
new(224-229)id(28-42)name(44-58)
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs (4)
stationapi/src/stop_pattern/detector.rs (7)
sqlx(150-150)sqlx(168-168)sqlx(198-198)sqlx(351-363)new(84-90)format_changes(408-464)default(22-28)stationapi/src/config.rs (1)
fetch_database_url(5-11)stationapi/src/stop_pattern/github_issue.rs (1)
new(29-35)stationapi/src/stop_pattern/odpt_client.rs (4)
new(224-229)name(44-58)id(28-42)all(60-74)
stationapi/src/stop_pattern/odpt_client.rs (1)
stationapi/src/stop_pattern/detector.rs (1)
new(84-90)
🪛 dotenv-linter (4.0.0)
.env
[warning] 6-6: [UnorderedKey] The ENABLE_RAIL_GTFS key should go before the ODPT_API_KEY key
(UnorderedKey)
🪛 markdownlint-cli2 (0.18.1)
stationapi/docs/stop-pattern-detection-setup.md
25-25: Fenced code blocks should have a language specified
(MD040, fenced-code-language)
92-92: Fenced code blocks should have a language specified
(MD040, fenced-code-language)
⏰ Context from checks skipped due to timeout of 90000ms. You can increase the timeout in your CodeRabbit configuration to a maximum of 15 minutes (900000ms). (1)
- GitHub Check: Test Suite
🔇 Additional comments (13)
stationapi/Cargo.toml (1)
31-31: LGTM!
"json"featureの追加は、GitHubIssueCreatorでの.json(&request)メソッド使用に必要です。適切な変更です。.env (1)
5-6: LGTM!新しい環境変数が適切に追加されています。
ODPT_API_KEYが空なのはテンプレートとして正しい設計です。stationapi/src/lib.rs (1)
5-5: LGTM!
stop_patternモジュールの追加は既存のモジュール構造に沿っています。stationapi/src/config.rs (1)
12-36: LGTM!環境変数ベースの設定ヘルパー関数は明確で、既存の
fetch_database_urlパターンに沿っています。is_rail_gtfs_enabledのフォールバックロジック（ODPT_API_KEY存在時にデフォルトtrue）は合理的です。stationapi/src/stop_pattern/github_issue.rs (1)
83-146: LGTM!
format_issue_bodyのグルーピングロジックは正しく、路線と種別ごとに変更をまとめて表示しています。日本語のIssue本文も適切にフォーマットされています。stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml (1)
72-79: ログストリーム名のフォーマットが不一致です。Fargateを使用するECSタスクの場合、CloudWatch Logsのawslogsドライバーは必ず
awslogs-stream-prefix設定を使用し、ストリーム名は{prefix}/{container-name}/{task-id}の形式で生成されます。ワークフロー内のコンテナ名は「detect-stop-patterns」（38行目）ですが、現在のコードではこのコンテナ名がストリーム名に含まれていません。タスク定義の
awslogs-stream-prefix設定を確認し、ストリーム名を適切に構築してください：# 例: awslogs-stream-prefix が "detect-stop-patterns" の場合 LOG_STREAM="detect-stop-patterns/detect-stop-patterns/$TASK_ID"タスク定義内の実際の
awslogs-stream-prefix値に応じて修正が必要です。stationapi/src/stop_pattern/mod.rs (1)
1-13: LGTM!モジュール構造が適切に整理されており、必要な型が正しく再エクスポートされています。ドキュメントコメントも明確です。
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs (1)
109-127: LGTM!オペレーター解析のロジックは明確で、デフォルト値（東京メトロと都営）も適切に設定されています。
--helpフラグの処理も正しく実装されています。stationapi/src/import.rs (1)
336-442: LGTM!マルチソースGTFSインポートの実装が適切です。トランザクションによるアトミック性の確保、ソースごとのエラー継続処理、進捗ログ出力など、堅牢な設計になっています。
stationapi/src/stop_pattern/detector.rs (1)
219-284: LGTM!パターン比較ロジックが適切に実装されています。HashSetを使用した差分検出は効率的で、新規の路線/種別の組み合わせをノイズとして扱わない設計判断も妥当です（Line 279-280 のコメントで明記されています）。
data/create_table.sql (1)
875-886: LGTM!
stop_pattern_snapshotsテーブルの設計が適切です。TEXT[]配列型の使用は、可変長の停車駅リストを格納するのに適しており、UNIQUE制約により同日の重複スナップショットを防いでいます。LOGGEDテーブルを使用しているのも、データの耐久性が必要なこの用途に適しています。stationapi/src/stop_pattern/odpt_client.rs (2)
351-443: LGTM!停車パターン抽出ロジックが適切に実装されています。HashMapを使用したルックアップ、railway/train_typeごとのグルーピング、station_idsのソートによる決定的な出力など、堅牢な設計です。
445-465: LGTM!複数オペレーターの処理で、一つのオペレーターが失敗しても他のオペレーターの処理を継続する設計は適切です。
warn!でエラーをログ出力しているため、問題の追跡も可能です。
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🤖 Fix all issues with AI agents
In @stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml:
- Around line 75-86: The workflow currently captures all CloudWatch log messages
into OUTPUT via the aws logs get-log-events call and writes them straight to
GITHUB_OUTPUT, risking exposure of secrets (ODPT key, DB creds read in
src/main.rs). Before appending to GITHUB_OUTPUT, filter and/or mask sensitive
patterns from OUTPUT: run a sanitizer step that removes or replaces known secret
patterns (e.g., API keys, connection strings, AUTH tokens) and redact lines
matching regexes used by src/main.rs, and only write the sanitized variable to
GITHUB_OUTPUT; alternatively, restrict the aws logs get-log-events query to
exclude sensitive messages or use AWS filter-patterns to fetch only
non-sensitive entries, and ensure LOG_STREAM/vars.ECS_LOG_GROUP remains
unchanged.
- Around line 66-93: The "Get task logs" step suppresses aws errors and may run
before CloudWatch has delivered logs; replace the single aws call that sets
OUTPUT with a small retry/backoff loop (use TASK_ID and LOG_STREAM) that retries
aws logs get-log-events up to N attempts with sleep between tries, capture and
log the aws error when it fails (do not redirect stderr to /dev/null), and only
fall back to an empty OUTPUT after exhausting retries; ensure the final OUTPUT
is echoed and saved to GITHUB_OUTPUT and that has_changes is determined from
that OUTPUT as before.
🧹 Nitpick comments (6)
stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml (6)
9-13: 入力値の検証を追加してください。
operators入力値がJSON内で直接使用される(Line 39)ため、バリデーションなしでは意図しないコマンド実行のリスクがあります。想定外の文字(例: クォート、特殊文字)が含まれる可能性を考慮し、許可リストによる検証の追加を推奨します。🔒 入力検証ステップの追加例
steps: + - name: Validate inputs + run: | + OPERATORS="${{ github.event.inputs.operators || 'TokyoMetro,Toei' }}" + if [[ ! "$OPERATORS" =~ ^[a-zA-Z,]+$ ]] && [[ "$OPERATORS" != "all" ]]; then + echo "Invalid operators input: $OPERATORS" + exit 1 + fi + - name: Configure AWS credentials uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4
27-46: 必須変数の存在確認を追加してください。ECS_CLUSTER、ECS_TASK_DEFINITION、ECS_SUBNETS、ECS_SECURITY_GROUPSなどの必須変数が未設定の場合、AWSコマンドがエラーメッセージの分かりにくい失敗をします。事前チェックにより、より明確なエラーメッセージを提供できます。
✅ 変数チェックの追加例
- name: Run ECS Task id: run-task run: | + # 必須変数の確認 + : "${ECS_CLUSTER:?ECS_CLUSTER variable is required}" + : "${ECS_TASK_DEFINITION:?ECS_TASK_DEFINITION variable is required}" + : "${ECS_SUBNETS:?ECS_SUBNETS variable is required}" + : "${ECS_SECURITY_GROUPS:?ECS_SECURITY_GROUPS variable is required}" + # ECSタスクを実行 TASK_ARN=$(aws ecs run-task \変数を展開する際は以下のように修正:
TASK_ARN=$(aws ecs run-task \ - --cluster ${{ vars.ECS_CLUSTER }} \ + --cluster "${{ vars.ECS_CLUSTER }}" \
56-64: タスクの失敗をハンドリングすることを検討してください。現在、ECSタスクの終了コードが非ゼロでもワークフローは継続します。ログ取得を優先する設計であれば問題ありませんが、タスクが失敗した場合に後続のIssue作成をスキップするか、Issue本文に失敗を明記することを推奨します。
💡 失敗時の処理例
echo "Task completed with exit code: $EXIT_CODE" echo "exit_code=$EXIT_CODE" >> $GITHUB_OUTPUT + + if [ "$EXIT_CODE" != "0" ]; then + echo "⚠️ Task failed with exit code $EXIT_CODE" + echo "task_failed=true" >> $GITHUB_OUTPUT + else + echo "task_failed=false" >> $GITHUB_OUTPUT + fiそして、Issue作成時に失敗状態を含める:
- name: Create issue if changes detected - if: steps.logs.outputs.has_changes == 'true' + if: steps.logs.outputs.has_changes == 'true' || steps.wait-task.outputs.task_failed == 'true'
88-93: 変更検出ロジックの堅牢性を向上してください。
grep -q "検出された変更"による文字列マッチングは、ログフォーマットの変更に脆弱です。より明確な検出方法(例: 特定の終了コード、構造化ログ、JSON出力)の使用を検討してください。📋 代替案
案1: 専用の終了コードを使用
Rustバイナリ側で変更検出時に特定の終了コード(例: 10)を返す:
// detect_stop_patterns.rs if has_changes { std::process::exit(10); }ワークフロー側:
- # 変更があったかチェック - if echo "$OUTPUT" | grep -q "検出された変更"; then - echo "has_changes=true" >> $GITHUB_OUTPUT - else - echo "has_changes=false" >> $GITHUB_OUTPUT - fi + EXIT_CODE="${{ steps.wait-task.outputs.exit_code }}" + if [ "$EXIT_CODE" = "10" ]; then + echo "has_changes=true" >> $GITHUB_OUTPUT + else + echo "has_changes=false" >> $GITHUB_OUTPUT + fi案2: 構造化ログ(JSON)を出力
最終行にJSON形式で結果を出力し、
jqでパース:LAST_LINE=$(echo "$OUTPUT" | tail -n 1) HAS_CHANGES=$(echo "$LAST_LINE" | jq -r '.has_changes // false') echo "has_changes=$HAS_CHANGES" >> $GITHUB_OUTPUT
95-123: 長大なログとIssue重複への対応を検討してください。
- ログが非常に長い場合、GitHub APIの制限(Issue本文は最大65,536文字)に到達する可能性があります。
- 同日に複数回実行された場合、重複したIssueが作成されます。
💡 改善案
ログの切り詰め:
script: | const result = process.env.LOG_RESULT || ''; + const MAX_LOG_LENGTH = 60000; // GitHub API制限を考慮 + const truncatedResult = result.length > MAX_LOG_LENGTH + ? result.substring(0, MAX_LOG_LENGTH) + '\n\n... (ログが切り詰められました)' + : result; const today = new Date().toISOString().split('T')[0]; const body = [ '## 停車パターン変更が検出されました', '', '```', - result, + truncatedResult, '```',重複Issue防止:
script: | + const today = new Date().toISOString().split('T')[0]; + + // 既存のIssueを検索 + const existingIssues = await github.rest.issues.listForRepo({ + owner: context.repo.owner, + repo: context.repo.repo, + labels: 'stop-pattern-change,automated', + state: 'open', + per_page: 10 + }); + + const todayIssue = existingIssues.data.find(issue => + issue.title.includes(today) + ); + + if (todayIssue) { + console.log(`Issue already exists: ${todayIssue.html_url}`); + return; + } + const result = process.env.LOG_RESULT || ''; - const today = new Date().toISOString().split('T')[0];
1-14: ワークフローのドキュメントコメントを追加することを推奨します。このワークフローに必要な変数とシークレットをファイル先頭にコメントで明記すると、セットアップと保守が容易になります。
📝 ドキュメントコメントの例
+# このワークフローは、ODPT APIから列車時刻表を取得し、 +# 停車パターンの変更を検出してGitHub Issueを自動作成します。 +# +# 必要なシークレット: +# - AWS_ACCESS_KEY_ID: AWS認証用アクセスキーID +# - AWS_SECRET_ACCESS_KEY: AWS認証用シークレットアクセスキー +# +# 必要な変数: +# - AWS_REGION (オプション): AWSリージョン (デフォルト: ap-northeast-1) +# - ECS_CLUSTER: ECSクラスター名 +# - ECS_TASK_DEFINITION: ECSタスク定義名 +# - ECS_SUBNETS: サブネットID (カンマ区切り) +# - ECS_SECURITY_GROUPS: セキュリティグループID (カンマ区切り) +# - ECS_LOG_GROUP: CloudWatch Logsのロググループ名 +# name: Detect Stop Pattern Changes
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⏰ Context from checks skipped due to timeout of 90000ms. You can increase the timeout in your CodeRabbit configuration to a maximum of 15 minutes (900000ms). (2)
- GitHub Check: Test Suite
- GitHub Check: Test Suite
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🤖 Fix all issues with AI agents
In @stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml:
- Line 125: The script currently checks for a hardcoded Japanese string using
echo "$SANITIZED" | grep -q "検出された変更", which is brittle; update the detection to
be robust by (a) emitting/consuming structured output (e.g., JSON) and checking
a specific field with jq (e.g., echo "$SANITIZED" | jq -e '.changes == true'),
or (b) using exit codes from the producer and inspecting that code instead of
grepping, or (c) matching multiple patterns/languages with a single grep -E
'(検出された変更|Changes detected|変更あり)' to cover variants; replace the direct grep
line that references SANITIZED with one of these approaches and ensure callers
produce the chosen structured or coded output.
- Around line 48-64: The workflow currently captures ECS task exit code in the
wait-task step (variable EXIT_CODE from steps.run-task.outputs.task_arn) but
never acts on it; update the wait-task run block to test EXIT_CODE after
retrieving it and, if it is non-zero, either exit with a non‑zero status (e.g.,
echo an error and run `exit 1`) to fail the job immediately or print a clear
warning and then `exit 1` after any necessary log collection; ensure the check
compares EXIT_CODE to "0" and uses the same variable name (EXIT_CODE) so
subsequent steps receive the correct outcome.
- Around line 15-18: Add a job-level timeout to the GitHub Actions job
"detect-changes" so the workflow doesn't run indefinitely; update the
"detect-changes" job to include a sensible "timeout-minutes" value (or, if
preferred, add per-step "timeout-minutes" on long-running steps) based on the
expected runtime of the ECS task so hung tasks are terminated before the GitHub
default 360 minutes.
- Around line 131-159: Update the GitHub Actions step currently using
actions/github-script@v7 (the step named "Create issue if changes detected") to
use actions/github-script@v8 (or @v8.0.0) so the workflow benefits from the
latest fixes; keep the existing env and with.script block intact and only change
the uses field to reference v8.0.0.
🧹 Nitpick comments (1)
stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml (1)
70-70: タスクID抽出の実装は脆弱です。
rev | cut -d'/' -f1 | revを使ったタスクID抽出は、ARNフォーマットが変更されると動作しなくなる可能性があります。より堅牢な実装を検討してください。
♻️ より堅牢な実装案
awkを使った実装：- TASK_ID=$(echo "${{ steps.run-task.outputs.task_arn }}" | rev | cut -d'/' -f1 | rev) + TASK_ID=$(echo "${{ steps.run-task.outputs.task_arn }}" | awk -F'/' '{print $NF}')または、
basenameを使用：- TASK_ID=$(echo "${{ steps.run-task.outputs.task_arn }}" | rev | cut -d'/' -f1 | rev) + TASK_ID=$(basename "${{ steps.run-task.outputs.task_arn }}")
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stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml (1)
20-26: aws-actions/configure-aws-credentialsをv5.1.1にアップデートしてください現在使用されているv4は2026年1月時点での最新版v5.1.1より古いバージョンです。最新版へのアップデートを推奨します。
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🤖 Fix all issues with AI agents
In @compose.yml:
- Line 1: compose.yml and docker/api/Dockerfile have mismatched ports: compose
maps external port 50052 while Dockerfile still sets ENV PORT=50051, causing the
container to listen on 50051 but be exposed as 50052; fix by making the port
values consistent—either update docker/api/Dockerfile to set ENV PORT=50052
(change the ENV PORT value) or revert the port mapping in compose.yml to 50051
so both files use the same port; verify the service name stationapi-dev remains
as intended and restart the compose stack to confirm connectivity.
- Around line 17-19: Update the documented default port in AGENTS.md where the
line mentions "`HOST` and `PORT` – listen address (defaults to `[::1]:50051`;
Docker uses `0.0.0.0:50051`).`" to use 50052 instead (both the `[::1]:50051` and
`0.0.0.0:50051` instances), so the docs match the compose.yml change to PORT:
50052 and the published container port mapping.
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compose.yml
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🧠 Learnings (2)
📚 Learning: 2025-08-06T10:12:47.200Z
Learnt from: TinyKitten
Repo: TrainLCD/StationAPI PR: 1305
File: compose.yml:13-15
Timestamp: 2025-08-06T10:12:47.200Z
Learning: TinyKittenのStationAPIプロジェクトでは、compose.ymlファイルは本番環境では使用せず、開発環境専用である。そのため、開発用のデフォルト認証情報がハードコードされていても問題ない。
Applied to files:
compose.yml
📚 Learning: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learnt from: CR
Repo: TrainLCD/StationAPI PR: 0
File: AGENTS.md:0-0
Timestamp: 2025-11-25T10:50:36.694Z
Learning: Set required environment variables: `DATABASE_URL` (SQLx connection string), `DISABLE_GRPC_WEB` (false enables gRPC-Web, true requires HTTP/2 only), `HOST` and `PORT` (defaults to `[::1]:50051`; Docker uses `0.0.0.0:50051`)
Applied to files:
compose.yml
⏰ Context from checks skipped due to timeout of 90000ms. You can increase the timeout in your CodeRabbit configuration to a maximum of 15 minutes (900000ms). (1)
- GitHub Check: Test Suite
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In @stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml:
- Around line 130-135: The current change-detection uses grep -qE on the
SANITIZED log which is brittle; instead have the Rust detector emit a structured
signal (preferably an exit code or JSON) and make the workflow read that rather
than grepping text. Concretely: modify the Rust binary to return a specific exit
code (e.g. 0=no changes, 10=changes, non-zero=error) or print
{"has_changes":true/false} to stdout; then replace the grep -qE block that
examines $SANITIZED with logic that checks the command exit code ($? or the
step's outcome) or runs jq on the JSON to set the has_changes GitHub output
(update the echo lines that write has_changes to $GITHUB_OUTPUT accordingly),
and adjust any early-exit logic that depends on the previous text-grep behavior.
- Around line 37-42: The current overrides JSON embeds the raw GitHub input ${ {
github.event.inputs.operators } } into the command string causing possible JSON
injection; instead, stop interpolating the input directly into the JSON and pass
it as a container environment variable via the same overrides block (use the
containerOverrides -> name "detect-stop-patterns" -> environment array to set
e.g. OPERATORS from the GitHub input), and change the command array (the
"command" for "./detect_stop_patterns") to consume the env var (e.g. "-o",
"$OPERATORS") so the JSON stays well-formed and inputs are not injected into
JSON.
🧹 Nitpick comments (3)
stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml (3)
82-107: リトライロジックを指数バックオフに改善できます。現在の実装では固定10秒間隔でリトライしていますが、指数バックオフを使用することでCloudWatch Logsへの配信遅延に対してより効率的に対応できます。
♻️ 指数バックオフの実装例
MAX_RETRIES=5 - RETRY_DELAY=10 + BASE_DELAY=5 OUTPUT="" for i in $(seq 1 $MAX_RETRIES); do echo "Attempting to fetch logs (attempt $i/$MAX_RETRIES)..." if RESULT=$(aws logs get-log-events \ --log-group-name ${{ vars.ECS_LOG_GROUP }} \ --log-stream-name "$LOG_STREAM" \ --query 'events[*].message' \ --output text 2>&1); then if [ -n "$RESULT" ] && [ "$RESULT" != "None" ]; then OUTPUT="$RESULT" echo "Successfully fetched logs" break fi else echo "AWS CLI error: $RESULT" fi if [ $i -lt $MAX_RETRIES ]; then - echo "Waiting ${RETRY_DELAY}s before retry..." - sleep $RETRY_DELAY + DELAY=$((BASE_DELAY * (2 ** (i - 1)))) + echo "Waiting ${DELAY}s before retry..." + sleep $DELAY fi doneこれにより待機時間は 5, 10, 20, 40秒と増加し、一時的な遅延には早く対応しつつ、長期的な問題にも対応できます。
147-157: ログ出力が大きい場合の対応を検討してください。サニタイズされたログ全体をIssue本文に含めていますが、複数の事業者を同時にチェックした場合やエラーが多い場合、ログ出力が非常に大きくなる可能性があります。GitHub Issueには本文のサイズ制限があり（65,536文字）、超過すると作成が失敗します。
以下の対応を検討してください：
- ログ出力を最初のN行に制限する
- ログをGitHub Artifactとしてアップロードし、Issueにはリンクのみを記載する
- 重要な情報（検出された変更の要約）のみをIssueに含める
💡 ログを切り詰める実装例
script: | const result = process.env.LOG_RESULT || ''; const today = new Date().toISOString().split('T')[0]; + + // ログを最大10000文字に制限 + const maxLength = 10000; + const truncatedResult = result.length > maxLength + ? result.substring(0, maxLength) + '\n\n... (ログが切り詰められました。完全なログはCloudWatch Logsを確認してください)' + : result; const body = [ '## 停車パターン変更が検出されました', '', '```', - result, + truncatedResult, '```', '', '---', 'このIssueは GitHub Actions により自動作成されました。', '変更を確認したら、DBで `acknowledged = TRUE` に更新してください。' ].join('\n');
159-165: Issue作成時のエラーハンドリングを追加してください。
github.rest.issues.create()の呼び出しにエラーハンドリングがないため、Issue作成が失敗した場合（例：権限不足、レート制限）、ワークフロー全体が失敗します。変更検出という主要な処理は完了しているため、Issue作成の失敗はワークフロー全体を失敗させるべきではありません。♻️ エラーハンドリングの追加例
script: | const result = process.env.LOG_RESULT || ''; const today = new Date().toISOString().split('T')[0]; const body = [ '## 停車パターン変更が検出されました', '', '```', result, '```', '', '---', 'このIssueは GitHub Actions により自動作成されました。', '変更を確認したら、DBで `acknowledged = TRUE` に更新してください。' ].join('\n'); - await github.rest.issues.create({ - owner: context.repo.owner, - repo: context.repo.repo, - title: `[自動検出] 停車パターン変更 ${today}`, - body: body, - labels: ['stop-pattern-change', 'automated'] - }); + try { + await github.rest.issues.create({ + owner: context.repo.owner, + repo: context.repo.repo, + title: `[自動検出] 停車パターン変更 ${today}`, + body: body, + labels: ['stop-pattern-change', 'automated'] + }); + console.log('Issue created successfully'); + } catch (error) { + console.error('Failed to create issue:', error.message); + core.warning(`Issue作成に失敗しました: ${error.message}`); + // ワークフローは継続（変更検出自体は成功しているため） + }
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stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml
⏰ Context from checks skipped due to timeout of 90000ms. You can increase the timeout in your CodeRabbit configuration to a maximum of 15 minutes (900000ms). (2)
- GitHub Check: Test Suite
- GitHub Check: Test Suite
🔇 Additional comments (4)
stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml (4)
18-18: タイムアウト値の妥当性を確認してください。30分のタイムアウトは単一の事業者には十分かもしれませんが、
operators入力で"all"が指定された場合や複数の事業者を一度に処理する場合には不足する可能性があります。実際の処理時間を測定し、必要に応じてタイムアウト値を調整してください。
49-70: LGTM！タスクの完了待機とエラーハンドリングが適切に実装されています。終了コードのチェックにより、タスク失敗時にワークフローも失敗するようになっており、信頼性が確保されています。
9-13: 入力値の検証は既に実装されています。Rustバイナリの
parse_operator_list()関数（129-153行目）で、カンマ区切りの事業者名がホワイトリスト方式で検証されています。未知の事業者名は警告メッセージとともにスキップされるため、不正な値やシェル特殊文字による攻撃リスクはありません。このワークフローは安全です。
79-79: ログストリーム名が外部インフラストラクチャに依存しています。ログストリーム名
detect-stop-patterns/$TASK_ID（79行目）はECSタスク定義のlogConfiguration設定にハードコードされています。ECSタスク定義でawslogs-stream-prefixが変更された場合、このワークフローのログ取得は失敗します。この依存関係をドキュメント化するか、ログストリーム名を動的に取得するか、GitHub変数で設定可能にすることを検討してください。
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🤖 Fix all issues with AI agents
In @stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml:
- Around line 46-57: The script does not handle failures from the aws ecs
run-task call so TASK_ARN can be empty and break later steps; after calling aws
ecs run-task (the line producing TASK_ARN) check the command exit status and/or
whether TASK_ARN is non-empty, and if it failed log a descriptive error via
echo/process log, write a failure status to GITHUB_OUTPUT or call exit 1 to stop
the job; update the block around the TASK_ARN assignment and the subsequent echo
"task_arn=$TASK_ARN" and echo "Started ECS task: $TASK_ARN" to only run when
TASK_ARN is valid and otherwise surface the aws error (or fail fast).
- Line 140: The current sed replacement
's/[a-zA-Z0-9]{20,}/***POSSIBLE_SECRET***/g' is too broad and will mask valid
identifiers; replace it with targeted patterns or remove it entirely: change the
sed calls to explicit, well-scoped regexes for known secret formats (e.g., API
keys/JWTs/AWS keys) such as matching "AKIA[0-9A-Z]{16}", typical JWT structure
"[A-Za-z0-9-_]+\.[A-Za-z0-9-_]+\.[A-Za-z0-9-_]+", and common API-key prefixes or
lengths, or drop the generic [a-zA-Z0-9]{20,} substitution and rely only on
those explicit patterns so UUIDs/ODPT IDs/station IDs are not masked.
In @stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs:
- Around line 189-210: In parse_rotation_config, validate parsed retention days
and log warnings on invalid input: when parsing values for --changes-retention
and --snapshots-retention, detect parse failures and call warn! with the
offending argument, and reject or ignore non-positive values (<= 0) by logging
warn! and leaving the default in RotationConfig; also ensure --no-rotate still
sets RotationConfig.auto_rotate = false. Use the function name
parse_rotation_config and the struct RotationConfig to locate the logic to
update.
- Around line 66-72: The code currently calls fetch_database_url() which panics
when DATABASE_URL is unset; update detect_stop_patterns.rs to validate
DATABASE_URL like ODPT_API_KEY does and exit with a clear CLI error instead of
panicking: replace the direct fetch_database_url() call with logic that checks
std::env::var("DATABASE_URL") (or change fetch_database_url() to return
Result<String, Error>), return or map an Err with a user-friendly message (e.g.,
"DATABASE_URL not set; please set DATABASE_URL to your Postgres connection
string") before attempting to create the PgPool
(PgPoolOptions::new().max_connections(5).connect(&db_url).await?), and ensure
the error propagates as a controlled CLI failure rather than causing a panic.
🧹 Nitpick comments (2)
stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml (1)
149-177: 重複Issue作成の防止を検討してください同日に複数回ワークフローを実行した場合、同じ内容のIssueが重複して作成される可能性があります。また、使用するラベル（
stop-pattern-change、automated）が存在しない場合、Issue作成が失敗します。🔧 重複防止とエラーハンドリングの追加案
script: | const result = process.env.LOG_RESULT || ''; const today = new Date().toISOString().split('T')[0]; + // 同日の重複Issueをチェック + const existingIssues = await github.rest.issues.listForRepo({ + owner: context.repo.owner, + repo: context.repo.repo, + labels: 'stop-pattern-change,automated', + state: 'open' + }); + + const duplicateExists = existingIssues.data.some( + issue => issue.title.includes(today) + ); + + if (duplicateExists) { + console.log('Issue for today already exists, skipping creation'); + return; + } const body = [ '## 停車パターン変更が検出されました',stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs (1)
163-187: オペレーター指定の重複を除去して二重実行を防ぐのがおすすめ
-o TokyoMetro,TokyoMetroのような入力で同一 operator が重複して走り得ます（特にOPERATORSenv 経由）。小さい改善ですが、検知やDB書き込みを二重化しないために dedup しておくと安全です。
📜 Review details
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stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.ymlstationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs
🧰 Additional context used
📓 Path-based instructions (2)
stationapi/src/**/*.rs
📄 CodeRabbit inference engine (AGENTS.md)
Run
cargo test --lib --package stationapiormake test-unitfor unit tests focusing on entities and repository mocks without database
Files:
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs
**/*.rs
📄 CodeRabbit inference engine (AGENTS.md)
**/*.rs: Before committing, runcargo fmton all Rust code
Before committing, runcargo clippy --all-targets --all-featuresand resolve new Clippy warnings unless covered by existing#![allow]attributes
Files:
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs
🧬 Code graph analysis (1)
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs (4)
stationapi/src/stop_pattern/detector.rs (3)
new(84-90)format_changes(408-464)default(22-28)stationapi/src/config.rs (1)
fetch_database_url(5-11)stationapi/src/stop_pattern/github_issue.rs (1)
new(29-35)stationapi/src/stop_pattern/odpt_client.rs (4)
new(224-229)name(44-58)id(28-42)all(60-74)
⏰ Context from checks skipped due to timeout of 90000ms. You can increase the timeout in your CodeRabbit configuration to a maximum of 15 minutes (900000ms). (2)
- GitHub Check: Test Suite
- GitHub Check: Test Suite
🔇 Additional comments (6)
stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml (4)
1-14: LGTM - ワークフロートリガー設定PRコメントにあるように、ECSタスクがまだ作成されていないため、スケジュールトリガーがコメントアウトされているのは適切です。
workflow_dispatchによる手動実行が可能になっています。
21-26: LGTM - AWS認証設定シークレットを使用した認証設定は適切です。リージョンのフォールバック値も設定されています。
59-89: LGTM - タスク完了待機と終了コード処理終了コードの規約（0=変更なし、10=変更あり、1=エラー）が明確にドキュメント化されており、適切にハンドリングされています。
97-98: ログストリーム名のフォーマットを確認してくださいECSタスクのCloudWatch Logsストリーム名は通常
prefix/container-name/task-idの形式です。現在のdetect-stop-patterns/$TASK_IDが実際のタスク定義のログ設定と一致しているか確認が必要です。一般的なフォーマット例:
ecs/detect-stop-patterns/abc123def456タスク定義のログ設定（
awslogs-stream-prefix）に依存するため、設定値に合わせて調整してください。stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs (2)
26-41: 終了コード設計（0/10/1）とrun()の切り出しは良いです
「変更あり＝10」を明確にしていて、CI/自動実行で扱いやすいです。
10-17: 各ライブラリのベストプラクティス確認完了 — すべて推奨形に沿っています検証結果：
- dotenv 0.15.0:
is_err()チェック +warn!()ログは、オプショナルなファイル読み込みの推奨パターンです ✓- sqlx 0.8.3 (PgPoolOptions):
max_connections(5)および.connect()の使用方法は正しいです。CLI ツールではデフォルトのタイムアウト設定（acquire: 30秒）で十分です ✓- tracing-subscriber 0.3.17 (fmt::init): 実行時に 1 回だけ呼ばれているため、多重初期化の問題はありません ✓
補足:
#[tokio::main]は flavor 指定がないため multi_thread ランタイムがデフォルトで使用されます。この CLI ツールではバックグラウンドタスクが不要なため、必要に応じてflavor = "current_thread"を指定してオーバーヘッドを削減することも検討できます。
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🤖 Fix all issues with AI agents
In @stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml:
- Around line 170-198: The issue: the title's date uses UTC and the labels array
can cause a 422 if labels don't exist; fix by computing JST for the title (apply
+9h offset to the current time before toISOString() so the `today` variable
reflects JST) and ensure the labels exist or handle API errors before calling
github.rest.issues.create (either pre-create required labels or catch a 422 from
github.rest.issues.create and create missing labels via
github.rest.issues.addLabels or github.rest.repos.createLabel, then retry the
issue creation). Reference the `today` variable and the call to
`github.rest.issues.create`/`labels` in your changes.
🧹 Nitpick comments (4)
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs (2)
51-78: 終了コード定数の使用を統一することを検討してください。Line 22で
EXIT_ERROR定数が定義されていますが、Line 61とLine 76ではstd::process::exit(1)が直接使用されています。定数を使用することで、将来的な変更に対する保守性が向上します。♻️ 提案: 定数の一貫した使用
Err(_) => { error!("ODPT_API_KEY environment variable is required"); eprintln!("Error: ODPT_API_KEY environment variable is required"); eprintln!(); eprintln!("Usage:"); eprintln!(" ODPT_API_KEY=your_key cargo run --bin detect_stop_patterns"); eprintln!(); eprintln!("To get an API key, register at: https://developer.odpt.org/"); - std::process::exit(1); + std::process::exit(EXIT_ERROR); }Err(_) => { error!("DATABASE_URL environment variable is required"); eprintln!("Error: DATABASE_URL environment variable is required"); eprintln!(); eprintln!("Usage:"); eprintln!(" DATABASE_URL=postgres://user:pass@host/db cargo run --bin detect_stop_patterns"); eprintln!(); eprintln!("The DATABASE_URL should be a valid PostgreSQL connection string."); - std::process::exit(1); + std::process::exit(EXIT_ERROR); }
157-161: CLIライブラリの使用を検討してください。現在の手動引数解析（Lines 157-161, 207-249）は動作しますが、
clapのような専用ライブラリを使用することで、エラーメッセージの改善、型安全性の向上、ヘルプの自動生成などの利点が得られます。開発者ツールとしては現状でも十分ですが、将来的な保守性向上のため検討する価値があります。Also applies to: 207-249
stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml (2)
1-14:permissionsとconcurrencyを明示して運用事故（権限不足/多重起動）を避けたい
Issue 作成に必要な権限がデフォルト設定だと不足する可能性があるので、最小権限を明示しつつ多重起動も抑止したいです。Proposed diff
name: Detect Stop Pattern Changes on: # schedule: @@ workflow_dispatch: @@ default: 'TokyoMetro,Toei' + +permissions: + contents: read + issues: write + +concurrency: + group: detect-stop-patterns-${{ github.ref }} + cancel-in-progress: false
28-74:run-taskの bash を堅牢化（pipefail/未定義変数/変数のクオート）
失敗時の原因切り分けと事故防止のため、set -euo pipefailと引数クオートを入れたいです。Proposed diff
- name: Run ECS Task id: run-task env: OPERATORS: ${{ github.event.inputs.operators || 'TokyoMetro,Toei' }} run: | + set -euo pipefail + # jqを使って安全にJSONを構築（JSONインジェクション対策） OVERRIDES=$(jq -n \ --arg operators "$OPERATORS" \ @@ - set +e - TASK_ARN=$(aws ecs run-task \ - --cluster ${{ vars.ECS_CLUSTER }} \ - --task-definition ${{ vars.ECS_TASK_DEFINITION }} \ + set +e + TASK_ARN=$(aws ecs run-task \ + --cluster "${{ vars.ECS_CLUSTER }}" \ + --task-definition "${{ vars.ECS_TASK_DEFINITION }}" \ --launch-type FARGATE \ --network-configuration "awsvpcConfiguration={subnets=[${{ vars.ECS_SUBNETS }}],securityGroups=[${{ vars.ECS_SECURITY_GROUPS }}],assignPublicIp=ENABLED}" \ --overrides "$OVERRIDES" \ --query 'tasks[0].taskArn' \ --output text 2>&1) AWS_EXIT_CODE=$? set -e
📜 Review details
Configuration used: Organization UI
Review profile: CHILL
Plan: Pro
📒 Files selected for processing (2)
stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.ymlstationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs
🧰 Additional context used
📓 Path-based instructions (2)
stationapi/src/**/*.rs
📄 CodeRabbit inference engine (AGENTS.md)
Run
cargo test --lib --package stationapiormake test-unitfor unit tests focusing on entities and repository mocks without database
Files:
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs
**/*.rs
📄 CodeRabbit inference engine (AGENTS.md)
**/*.rs: Before committing, runcargo fmton all Rust code
Before committing, runcargo clippy --all-targets --all-featuresand resolve new Clippy warnings unless covered by existing#![allow]attributes
Files:
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs
🧬 Code graph analysis (1)
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs (3)
stationapi/src/stop_pattern/detector.rs (3)
new(84-90)format_changes(408-464)default(22-28)stationapi/src/stop_pattern/github_issue.rs (1)
new(29-35)stationapi/src/stop_pattern/odpt_client.rs (4)
new(224-229)name(44-58)id(28-42)all(60-74)
⏰ Context from checks skipped due to timeout of 90000ms. You can increase the timeout in your CodeRabbit configuration to a maximum of 15 minutes (900000ms). (2)
- GitHub Check: Test Suite
- GitHub Check: Test Suite
🔇 Additional comments (5)
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs (5)
1-40: 全体構造とエラーハンドリングが適切です。モジュールドキュメント、インポート、終了コードの定義、そしてmain関数のエラーハンドリングパターンは明確で保守性が高いです。
80-130: メインロジックの実装が明確で適切です。データベース接続、検出処理、結果出力、GitHub Issue作成の流れが論理的で理解しやすいです。エラーハンドリングも適切に実装されています。
132-145: GitHub設定の取得ロジックが適切です。フラグの確認と環境変数の取得が簡潔に実装されており、
Option型の使用も慣用的です。
201-252: ローテーション設定の解析とバリデーションが適切です。引数の検証ロジックが正確で、無効な値に対して適切な警告を出しながらデフォルト値を使用する実装は堅牢です。
254-306: ヘルプテキストが包括的で分かりやすいです。すべてのオプション、事業者、使用例、環境変数が明確に文書化されており、ユーザーにとって有用です。
| - name: Configure AWS credentials | ||
| uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4 | ||
| with: | ||
| aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }} | ||
| aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }} | ||
| aws-region: ${{ vars.AWS_REGION || 'ap-northeast-1' }} | ||
|
|
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🧩 Analysis chain
🏁 Script executed:
cat -n stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.ymlRepository: TrainLCD/StationAPI
Length of output: 8400
🌐 Web query:
aws-actions configure-aws-credentials v4 OIDC role-to-assume
💡 Result:
Short answer: use aws-actions/configure-aws-credentials@v4 with permissions: id-token: write and pass your role ARN via the role-to-assume input; the action will use GitHub OIDC to call STS AssumeRoleWithWebIdentity. Example and required trust-policy claims are in the action docs. [1][2]
Minimal example workflow:
- permissions:
id-token: write - uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4
with:
role-to-assume: arn:aws:iam::123456789012:role/my-oidc-role
aws-region: us-east-1optional:
role-session-name: github-actions-session
role-duration-seconds: 3600
Trust policy: allow federated principal arn:aws:iam:::oidc-provider/token.actions.githubusercontent.com, Action sts:AssumeRoleWithWebIdentity, and Condition StringEquals for token.actions.githubusercontent.com:aud (default sts.amazonaws.com) and token.actions.githubusercontent.com:sub scoped to repo/ref. See docs for audience option (non-default partitions) and other inputs. [1][2]
Notes:
- If you need a custom audience (e.g., AWS China/other partition) pass audience input or set the trust policy accordingly. [1]
- There are known edge issues (e.g., role names containing "github" reported by users); if you hit Not authorized errors check your trust policy subject claim and role name. [3]
Sources:
[1] aws-actions/configure-aws-credentials README (usage, OIDC, inputs).
[2] GitHub Marketplace action page (Quick Start example).
[3] Issue: OIDC can't assume role containing "github" (example error and discussion).
🌐 Web query:
GitHub Actions AWS OIDC AssumeRole best practice 2025
💡 Result:
Brief best-practices (2025) for using GitHub Actions → AWS via OIDC AssumeRole:
- Prefer OIDC over static keys (no long‑lived secrets). [1][2]
- Give workflows permission: permissions: id-token: write and use sts.amazonaws.com as audience (or set audience explicitly if needed). [1][2]
- Create one AWS IAM OIDC identity provider per account and reuse it; configure client-id list = sts.amazonaws.com. [1][2]
- Scope the role trust policy (Condition) to specific GitHub subjects (sub claim) — limit to org/repo and, when practical, branch/ref to prevent cross‑repo abuse. Also filter aud if useful. Do not leave sub as a wildcard. [1][2][4]
- Follow least privilege: attach policies with only required actions/resources; use separate roles per job/environment (dev/staging/prod). [1][3][4]
- Use short session durations / ephemeral creds and unique session names (e.g., run_id) to improve auditability. Prefer defaults from aws-actions or configure minimal TTL. [1][3]
- Use session tags and structured session-name/role-session-name for traceability; be aware some tags must come from the OIDC token. [1]
- Lock workflow triggers and repository access (protected branches, required reviewers, GitHub Environments, required checks) before granting AWS access. [3][4]
- Test token claims (debug the OIDC token) when authoring trust policies to ensure your subject/audience matching is correct. [2][4]
- Monitor and audit: enable CloudTrail, review AssumeRole events, and alert on unexpected activity. Periodically review role trust and attached policies. [3][4]
- Avoid embedding role names or patterns that may conflict with OIDC (community reports of role-name issues exist — test names). [1][6]
Sources: GitHub/aws-actions docs and README (configure-aws-credentials) [1], GitHub Marketplace docs for the AWS action [2], practical guide and security notes (AWS fundamentals blog) [3], OIDC/workload-federation best-practices guides (third‑party docs) [4].
AWS 認証を長期キーから OIDC（role-to-assume）へ移行してください
現在のワークフローは AWS_ACCESS_KEY_ID / AWS_SECRET_ACCESS_KEY の静的な長期認証情報を使用していますが、これは GitHub Actions との連携では推奨されません。aws-actions/configure-aws-credentials@v4 は OIDC を完全にサポートしており、GitHub OIDC トークン + IAM AssumeRole による短期認証の方が安全です。
変更の際は以下の 2 点を併せて実装してください：
- ワークフローの
permissionsブロックにid-token: writeを追加 - AWS 認証ステップで
role-to-assumeを使用（差分参照）
実装例（OIDC 方式）
+permissions:
+ contents: read
+ issues: write
+ id-token: write
+
jobs:
detect-changes: - name: Configure AWS credentials
uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4
with:
- aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
- aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
+ role-to-assume: ${{ vars.AWS_ROLE_TO_ASSUME }}
+ role-session-name: detect-stop-patterns
aws-region: ${{ vars.AWS_REGION || 'ap-northeast-1' }}| - name: Wait for ECS Task | ||
| id: wait-task | ||
| run: | | ||
| echo "Waiting for task to complete..." | ||
| aws ecs wait tasks-stopped \ | ||
| --cluster ${{ vars.ECS_CLUSTER }} \ | ||
| --tasks ${{ steps.run-task.outputs.task_arn }} | ||
| # タスクの終了コードを確認 | ||
| # 0 = 変更なし, 10 = 変更あり, 1 = エラー | ||
| EXIT_CODE=$(aws ecs describe-tasks \ | ||
| --cluster ${{ vars.ECS_CLUSTER }} \ | ||
| --tasks ${{ steps.run-task.outputs.task_arn }} \ | ||
| --query 'tasks[0].containers[0].exitCode' \ | ||
| --output text) | ||
| echo "Task completed with exit code: $EXIT_CODE" | ||
| echo "exit_code=$EXIT_CODE" >> $GITHUB_OUTPUT | ||
| # 終了コードで変更検出を判定 | ||
| if [ "$EXIT_CODE" = "10" ]; then | ||
| echo "Changes detected (exit code 10)" | ||
| echo "has_changes=true" >> $GITHUB_OUTPUT | ||
| elif [ "$EXIT_CODE" = "0" ]; then | ||
| echo "No changes detected (exit code 0)" | ||
| echo "has_changes=false" >> $GITHUB_OUTPUT | ||
| else | ||
| echo "Error: ECS task failed with exit code $EXIT_CODE" | ||
| echo "has_changes=false" >> $GITHUB_OUTPUT | ||
| exit 1 | ||
| fi | ||
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🧩 Analysis chain
🏁 Script executed:
find . -type f \( -name "*.yml" -o -name "*.yaml" -o -name "*.json" \) | grep -E "(task|ecs|container)" | head -20Repository: TrainLCD/StationAPI
Length of output: 119
🏁 Script executed:
fd -e yml -e yaml -e json | xargs grep -l "detect-stop-patterns" | head -10Repository: TrainLCD/StationAPI
Length of output: 45
🏁 Script executed:
git ls-files | grep -E "(task|ecs|cloudformation|terraform)" | head -20Repository: TrainLCD/StationAPI
Length of output: 117
🏁 Script executed:
cat .github/workflows/detect-stop-patterns.ymlRepository: TrainLCD/StationAPI
Length of output: 137
🏁 Script executed:
find . -type f \( -name "*.tf" -o -name "*task*.json" -o -name "*ecs*.json" \) | head -20Repository: TrainLCD/StationAPI
Length of output: 45
🏁 Script executed:
grep -r "detect-stop-patterns" --include="*.tf" --include="*.json" --include="*.yml" --include="*.yaml" | head -20Repository: TrainLCD/StationAPI
Length of output: 269
🏁 Script executed:
cat -n stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.ymlRepository: TrainLCD/StationAPI
Length of output: 8400
🏁 Script executed:
grep -r "containerName\|container_name\|\"name\"" stationapi --include="*.tf" --include="*.json" | grep -i "detect-stop-patterns\|ecs\|task" | head -20Repository: TrainLCD/StationAPI
Length of output: 45
🏁 Script executed:
find stationapi -type f \( -name "*.tf" -o -name "*task*.json" -o -name "*ecs*.json" -o -name "*.cdk.*" \) | head -20Repository: TrainLCD/StationAPI
Length of output: 45
コンテナ名で明示的に終了コードを取得する
containers[0] での固定参照は脆弱です。サイドカーやログ収集コンテナが追加された場合に別コンテナの exitCode を拾う可能性があります。コンテナ名で明示的に絞るのが安全です。
提案diff
EXIT_CODE=$(aws ecs describe-tasks \
--cluster ${{ vars.ECS_CLUSTER }} \
--tasks ${{ steps.run-task.outputs.task_arn }} \
- --query 'tasks[0].containers[0].exitCode' \
+ --query "tasks[0].containers[?name=='detect-stop-patterns'] | [0].exitCode" \
--output text)📝 Committable suggestion
‼️ IMPORTANT
Carefully review the code before committing. Ensure that it accurately replaces the highlighted code, contains no missing lines, and has no issues with indentation. Thoroughly test & benchmark the code to ensure it meets the requirements.
| - name: Wait for ECS Task | |
| id: wait-task | |
| run: | | |
| echo "Waiting for task to complete..." | |
| aws ecs wait tasks-stopped \ | |
| --cluster ${{ vars.ECS_CLUSTER }} \ | |
| --tasks ${{ steps.run-task.outputs.task_arn }} | |
| # タスクの終了コードを確認 | |
| # 0 = 変更なし, 10 = 変更あり, 1 = エラー | |
| EXIT_CODE=$(aws ecs describe-tasks \ | |
| --cluster ${{ vars.ECS_CLUSTER }} \ | |
| --tasks ${{ steps.run-task.outputs.task_arn }} \ | |
| --query 'tasks[0].containers[0].exitCode' \ | |
| --output text) | |
| echo "Task completed with exit code: $EXIT_CODE" | |
| echo "exit_code=$EXIT_CODE" >> $GITHUB_OUTPUT | |
| # 終了コードで変更検出を判定 | |
| if [ "$EXIT_CODE" = "10" ]; then | |
| echo "Changes detected (exit code 10)" | |
| echo "has_changes=true" >> $GITHUB_OUTPUT | |
| elif [ "$EXIT_CODE" = "0" ]; then | |
| echo "No changes detected (exit code 0)" | |
| echo "has_changes=false" >> $GITHUB_OUTPUT | |
| else | |
| echo "Error: ECS task failed with exit code $EXIT_CODE" | |
| echo "has_changes=false" >> $GITHUB_OUTPUT | |
| exit 1 | |
| fi | |
| - name: Wait for ECS Task | |
| id: wait-task | |
| run: | | |
| echo "Waiting for task to complete..." | |
| aws ecs wait tasks-stopped \ | |
| --cluster ${{ vars.ECS_CLUSTER }} \ | |
| --tasks ${{ steps.run-task.outputs.task_arn }} | |
| # タスクの終了コードを確認 | |
| # 0 = 変更なし, 10 = 変更あり, 1 = エラー | |
| EXIT_CODE=$(aws ecs describe-tasks \ | |
| --cluster ${{ vars.ECS_CLUSTER }} \ | |
| --tasks ${{ steps.run-task.outputs.task_arn }} \ | |
| --query "tasks[0].containers[?name=='detect-stop-patterns'] | [0].exitCode" \ | |
| --output text) | |
| echo "Task completed with exit code: $EXIT_CODE" | |
| echo "exit_code=$EXIT_CODE" >> $GITHUB_OUTPUT | |
| # 終了コードで変更検出を判定 | |
| if [ "$EXIT_CODE" = "10" ]; then | |
| echo "Changes detected (exit code 10)" | |
| echo "has_changes=true" >> $GITHUB_OUTPUT | |
| elif [ "$EXIT_CODE" = "0" ]; then | |
| echo "No changes detected (exit code 0)" | |
| echo "has_changes=false" >> $GITHUB_OUTPUT | |
| else | |
| echo "Error: ECS task failed with exit code $EXIT_CODE" | |
| echo "has_changes=false" >> $GITHUB_OUTPUT | |
| exit 1 | |
| fi |
| - name: Get task logs | ||
| id: logs | ||
| run: | | ||
| # CloudWatch Logsからログを取得 | ||
| TASK_ID=$(echo "${{ steps.run-task.outputs.task_arn }}" | rev | cut -d'/' -f1 | rev) | ||
| # ログストリーム名を構築（タスク定義の設定に依存） | ||
| LOG_STREAM="detect-stop-patterns/$TASK_ID" | ||
| # リトライループでログを取得（CloudWatch Logsへの配信遅延対策） | ||
| MAX_RETRIES=5 | ||
| RETRY_DELAY=10 | ||
| OUTPUT="" | ||
| for i in $(seq 1 $MAX_RETRIES); do | ||
| echo "Attempting to fetch logs (attempt $i/$MAX_RETRIES)..." | ||
| if RESULT=$(aws logs get-log-events \ | ||
| --log-group-name ${{ vars.ECS_LOG_GROUP }} \ | ||
| --log-stream-name "$LOG_STREAM" \ | ||
| --query 'events[*].message' \ | ||
| --output text 2>&1); then | ||
| if [ -n "$RESULT" ] && [ "$RESULT" != "None" ]; then | ||
| OUTPUT="$RESULT" | ||
| echo "Successfully fetched logs" | ||
| break | ||
| fi | ||
| else | ||
| echo "AWS CLI error: $RESULT" | ||
| fi | ||
| if [ $i -lt $MAX_RETRIES ]; then | ||
| echo "Waiting ${RETRY_DELAY}s before retry..." | ||
| sleep $RETRY_DELAY | ||
| fi | ||
| done | ||
| if [ -z "$OUTPUT" ]; then | ||
| echo "Warning: Could not fetch logs after $MAX_RETRIES attempts" | ||
| OUTPUT="(ログの取得に失敗しました)" | ||
| fi | ||
| # シークレットパターンをマスク（UUIDやODPT IDは保持） | ||
| SANITIZED=$(echo "$OUTPUT" | \ | ||
| sed -E 's/ODPT_API_KEY=[^ ]*/ODPT_API_KEY=***REDACTED***/g' | \ | ||
| sed -E 's/DATABASE_URL=[^ ]*/DATABASE_URL=***REDACTED***/g' | \ | ||
| sed -E 's/postgres:\/\/[^@]*@/postgres:\/\/***:***@/g' | \ | ||
| sed -E 's/GITHUB_TOKEN=[^ ]*/GITHUB_TOKEN=***REDACTED***/g' | \ | ||
| sed -E 's/Bearer [A-Za-z0-9_-]+/Bearer ***REDACTED***/g' | \ | ||
| sed -E 's/AKIA[0-9A-Z]{16}/***AWS_ACCESS_KEY***/g' | \ | ||
| sed -E 's/[A-Za-z0-9+\/]{40}/***AWS_SECRET_KEY***/g' | \ | ||
| sed -E 's/ghp_[A-Za-z0-9]{36}/***GITHUB_PAT***/g' | \ | ||
| sed -E 's/gho_[A-Za-z0-9]{36}/***GITHUB_OAUTH***/g' | \ | ||
| sed -E 's/sk-[A-Za-z0-9]{48}/***OPENAI_KEY***/g' | \ | ||
| sed -E 's/xox[baprs]-[A-Za-z0-9-]+/***SLACK_TOKEN***/g') | ||
| echo "$SANITIZED" | ||
| # 結果を保存 | ||
| echo "result<<EOF" >> $GITHUB_OUTPUT | ||
| echo "$SANITIZED" >> $GITHUB_OUTPUT | ||
| echo "EOF" >> $GITHUB_OUTPUT | ||
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🧩 Analysis chain
🏁 Script executed:
# First, let's examine the actual workflow file to understand the full context
find . -name "detect-stop-patterns.yml" -type fRepository: TrainLCD/StationAPI
Length of output: 118
🌐 Web query:
GitHub Actions GITHUB_OUTPUT size limit documentation
💡 Result:
Short answer: Outputs written via GITHUB_OUTPUT are subject to the same limits as job outputs — maximum ~1 MB per job and 50 MB total per workflow run (size approximated using UTF‑16). [1][2]
Sources:
- GitHub Actions metadata syntax reference (outputs limits). [1]
- GitHub Actions workflow syntax (job outputs limits). [2]
🌐 Web query:
AWS ECS CloudWatch Logs log stream name format naming pattern
💡 Result:
Short answer: CloudWatch log streams created by the ECS awslogs driver follow either
- prefix-name/container-name/ecs-task-id — when you set awslogs-stream-prefix (recommended; required for Fargate).
- container-id — when no stream prefix is set (Docker-assigned container ID).
Examples:
- my-service/my-container/12373b3b-84c1-4398-850b-4caef9a983fc
- 9c0f1a2b3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c
References: AWS docs describing LogConfiguration/awslogs-stream-prefix and behavior. [1][2][3]
Sources
[1] AWS API: LogConfiguration (awslogs-stream-prefix behavior).
[2] AWS CloudFormation: awslogs-stream-prefix documentation.
[3] AWS CDK / Blog describing prefix/container/task-id format.
🏁 Script executed:
cat -n ./stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml | head -150Repository: TrainLCD/StationAPI
Length of output: 6130
🏁 Script executed:
# Check if there's a task definition file or if run-task command specifies container name
cat -n ./stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml | grep -A 5 -B 5 "run-task\|register-task-definition\|container-name"Repository: TrainLCD/StationAPI
Length of output: 2994
🌐 Web query:
AWS CLI describe-log-streams log-stream-name-prefix syntax documentation
💡 Result:
Syntax (AWS CLI):
aws logs describe-log-streams
--log-group-name
[--log-stream-name-prefix ]
[--order-by {LogStreamName|LastEventTime}]
[--descending | --no-descending]
[--starting-token ] [--page-size ] [--max-items ] ...
Notes:
- --log-stream-name-prefix filters streams by the given prefix. [1]
- You cannot specify --log-stream-name-prefix when --order-by is LastEventTime. [1][2]
Example:
aws logs describe-log-streams --log-group-name my-logs --log-stream-name-prefix 2015
Sources:
[1] AWS CLI reference — describe-log-streams.
[2] AWS CLI examples (describe-log-streams).
CloudWatch ログ取得が「固定のログストリーム名」前提 + 出力サイズ無制限で壊れやすい
LOG_STREAM="detect-stop-patterns/$TASK_ID" は実際のログストリーム名（prefix/container-name/task-id 形式）と一致しない可能性が高く、取得失敗につながります。また、$GITHUB_OUTPUT のサイズ上限（~1 MB）を超えるとワークフロー自体が失敗します。
修正案（ストリーム探索 + 末尾のみ保存）
# ログストリーム名を構築（タスク定義の設定に依存）
- LOG_STREAM="detect-stop-patterns/$TASK_ID"
+ # taskId でログストリームを探索（命名揺れ対策）
+ LOG_STREAM=$(aws logs describe-log-streams \
+ --log-group-name "${{ vars.ECS_LOG_GROUP }}" \
+ --log-stream-name-prefix "$TASK_ID" \
+ --query 'logStreams[0].logStreamName' \
+ --output text 2>/dev/null || true)
+ if [ -z "${LOG_STREAM:-}" ] || [ "$LOG_STREAM" = "None" ] || [ "$LOG_STREAM" = "null" ]; then
+ echo "Warning: Could not find log stream for task $TASK_ID"
+ LOG_STREAM="detect-stop-patterns/detect-stop-patterns/$TASK_ID"
+ fi
@@
SANITIZED=$(echo "$OUTPUT" | \
@@
sed -E 's/xox[baprs]-[A-Za-z0-9-]+/***SLACK_TOKEN***/g')
+
+ # 出力/Issue への貼り付けが肥大化しないよう末尾だけ残す
+ MAX_LINES=2000
+ SANITIZED=$(printf '%s\n' "$SANITIZED" | tail -n "$MAX_LINES")注：提案中の describe-log-streams コマンドから --order-by LastEventTime --descending は削除してください。AWS CLI では --log-stream-name-prefix と同時に使用できません。
| fn parse_operators() -> Vec<OdptOperator> { | ||
| let args: Vec<String> = env::args().collect(); | ||
|
|
||
| // Check for --help | ||
| if args.iter().any(|a| a == "--help" || a == "-h") { | ||
| print_help(); | ||
| std::process::exit(0); | ||
| } | ||
|
|
||
| // Check for --operators argument | ||
| for i in 0..args.len() { | ||
| if (args[i] == "--operators" || args[i] == "-o") && i + 1 < args.len() { | ||
| return parse_operator_list(&args[i + 1]); | ||
| } | ||
| } | ||
|
|
||
| // Check for OPERATORS environment variable | ||
| if let Ok(operators_env) = env::var("OPERATORS") { | ||
| if !operators_env.is_empty() { | ||
| info!("Using OPERATORS from environment variable"); | ||
| return parse_operator_list(&operators_env); | ||
| } | ||
| } | ||
|
|
||
| // Default: Tokyo Metro and Toei only (for faster initial testing) | ||
| vec![OdptOperator::TokyoMetro, OdptOperator::Toei] | ||
| } | ||
|
|
||
| fn parse_operator_list(list: &str) -> Vec<OdptOperator> { | ||
| if list == "all" { | ||
| return OdptOperator::all(); | ||
| } | ||
|
|
||
| list.split(',') | ||
| .filter_map(|s| match s.trim().to_lowercase().as_str() { | ||
| "tokyometro" | "tokyo-metro" | "metro" => Some(OdptOperator::TokyoMetro), | ||
| "toei" => Some(OdptOperator::Toei), | ||
| "jr-east" | "jreast" | "jr" => Some(OdptOperator::JREast), | ||
| "tobu" => Some(OdptOperator::Tobu), | ||
| "seibu" => Some(OdptOperator::Seibu), | ||
| "keio" => Some(OdptOperator::Keio), | ||
| "odakyu" => Some(OdptOperator::Odakyu), | ||
| "tokyu" => Some(OdptOperator::Tokyu), | ||
| "keikyu" => Some(OdptOperator::Keikyu), | ||
| "keisei" => Some(OdptOperator::Keisei), | ||
| "sotetsu" => Some(OdptOperator::Sotetsu), | ||
| _ => { | ||
| eprintln!("Warning: Unknown operator '{}', skipping", s); | ||
| None | ||
| } | ||
| }) | ||
| .collect() | ||
| } |
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無効なオペレーター指定時の検証を追加してください。
ユーザーが無効なオペレーターのみを指定した場合（例: -o invalidname）、parse_operator_listは空のベクターを返します（Line 194-196で警告を出力してスキップ）。この空のベクターはそのまま処理され、プログラムは0件のオペレーターを処理して正常終了します。これはユーザーにとって混乱を招く可能性があります。
オペレーターリストが空の場合はエラーメッセージを表示して終了することを推奨します。
🛡️ 提案: 空のオペレーターリストの検証
parse_operators関数の最後に検証を追加:
fn parse_operators() -> Vec<OdptOperator> {
let args: Vec<String> = env::args().collect();
// Check for --help
if args.iter().any(|a| a == "--help" || a == "-h") {
print_help();
std::process::exit(0);
}
// Check for --operators argument
for i in 0..args.len() {
if (args[i] == "--operators" || args[i] == "-o") && i + 1 < args.len() {
- return parse_operator_list(&args[i + 1]);
+ let operators = parse_operator_list(&args[i + 1]);
+ if operators.is_empty() {
+ eprintln!("Error: No valid operators specified");
+ eprintln!("Use --help to see available operators");
+ std::process::exit(EXIT_ERROR);
+ }
+ return operators;
}
}
// Check for OPERATORS environment variable
if let Ok(operators_env) = env::var("OPERATORS") {
if !operators_env.is_empty() {
info!("Using OPERATORS from environment variable");
- return parse_operator_list(&operators_env);
+ let operators = parse_operator_list(&operators_env);
+ if operators.is_empty() {
+ eprintln!("Error: No valid operators specified in OPERATORS environment variable");
+ eprintln!("Use --help to see available operators");
+ std::process::exit(EXIT_ERROR);
+ }
+ return operators;
}
}
// Default: Tokyo Metro and Toei only (for faster initial testing)
vec![OdptOperator::TokyoMetro, OdptOperator::Toei]
}
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🤖 Fix all issues with AI agents
In @stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs:
- Around line 177-201: parse_operator_list currently returns an empty Vec when
the user passes only unknown operator names; change it so that after collecting
mapped operators you check if the resulting Vec is empty and, if so, log a clear
warning that no valid operators were found for the provided list and return
OdptOperator::all() as a safe default; update parse_operator_list to perform
this post-collect check and use OdptOperator::all() when result.is_empty().
- Around line 134-147: When --github-issue is present but GITHUB_TOKEN or
GITHUB_REPO is missing, get_github_config currently returns None silently;
change it to detect which env var(s) are missing and emit a clear warning (e.g.,
eprintln! or log::warn) describing that "--github-issue was specified but
GITHUB_TOKEN and/or GITHUB_REPO are not set" and include which variable(s) are
missing, then return None. Update the get_github_config function to attempt
env::var for each variable separately so you can report the specific missing
one(s) before returning.
🧹 Nitpick comments (2)
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs (2)
51-63:Resultを返す関数内でのstd::process::exit()の使用は非推奨です。
run()関数はResultを返すシグネチャですが、エラー時に直接std::process::exit(1)を呼び出しています。これにより、関数のテストが困難になり、エラーハンドリングの一貫性が失われます。代わりに、エラーを返して
main()で処理する方がRustの慣習に沿っています。♻️ 提案される修正
// Get API key - let api_key = match env::var("ODPT_API_KEY") { - Ok(key) => key, - Err(_) => { - error!("ODPT_API_KEY environment variable is required"); - eprintln!("Error: ODPT_API_KEY environment variable is required"); - eprintln!(); - eprintln!("Usage:"); - eprintln!(" ODPT_API_KEY=your_key cargo run --bin detect_stop_patterns"); - eprintln!(); - eprintln!("To get an API key, register at: https://developer.odpt.org/"); - std::process::exit(1); - } - }; + let api_key = env::var("ODPT_API_KEY").map_err(|_| { + eprintln!("Error: ODPT_API_KEY environment variable is required"); + eprintln!(); + eprintln!("Usage:"); + eprintln!(" ODPT_API_KEY=your_key cargo run --bin detect_stop_patterns"); + eprintln!(); + eprintln!("To get an ODPT API key, register at: https://developer.odpt.org/"); + "ODPT_API_KEY environment variable is required" + })?;同様に
DATABASE_URLのエラーハンドリングも修正してください。
203-254: 引数解析のロジックは適切ですが、より堅牢なCLIパーサーの検討を。現在の手動での引数解析は動作しますが、将来的に引数が増える場合は
clapクレートの使用を検討してください。現時点では、シンプルなツールとしてこの実装で問題ありません。また、
use tracing::warn;は関数内ではなくファイル冒頭にまとめることを推奨します。
📜 Review details
Configuration used: Organization UI
Review profile: CHILL
Plan: Pro
📒 Files selected for processing (1)
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs
🧰 Additional context used
📓 Path-based instructions (2)
stationapi/src/**/*.rs
📄 CodeRabbit inference engine (AGENTS.md)
Run
cargo test --lib --package stationapiormake test-unitfor unit tests focusing on entities and repository mocks without database
Files:
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs
**/*.rs
📄 CodeRabbit inference engine (AGENTS.md)
**/*.rs: Before committing, runcargo fmton all Rust code
Before committing, runcargo clippy --all-targets --all-featuresand resolve new Clippy warnings unless covered by existing#![allow]attributes
Files:
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs
🔇 Additional comments (3)
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs (3)
17-23: 終了コードの定義が明確です。終了コードが定数として定義されており、ドキュメントコメントも付いているため、スクリプトやCI/CDパイプラインからの利用が容易です。
25-40: main関数の構造がシンプルで適切です。
run()関数を呼び出し、結果に応じて適切な終了コードで終了する設計は、テスタビリティと可読性の観点から良い実装です。
256-308: ヘルプメッセージが充実しています。使用方法、オプション、演算子一覧、使用例、環境変数について網羅的に記載されており、ユーザーフレンドリーです。日本語での演算子名の併記も親切です。
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🤖 Fix all issues with AI agents
In @stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs:
- Around line 50-63: The code calls std::process::exit(1) directly when
env::var("ODPT_API_KEY") fails, bypassing main's error handling and the
EXIT_ERROR constant; change the block to return an appropriate Err (e.g.,
Err(EXIT_ERROR.into()) or an anyhow/Box<dyn Error> detailing the missing
ODPT_API_KEY) so the error propagates to main, remove the direct exit call, and
ensure the same pattern is applied to the DATABASE_URL handling (the
env::var("DATABASE_URL") branch) so both environment failures are returned and
handled uniformly by main which sets the exit code.
🧹 Nitpick comments (4)
stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml (1)
4-6: スケジュール実行が無効化されている理由をドキュメント化することを推奨スケジュール実行がコメントアウトされていますが、PRの目的では「現状無効化」と記載されています。将来の有効化を想定して、無効化の理由や有効化の条件をコメントに記載することを検討してください。
📝 提案: 無効化理由のドキュメント化
# schedule: - # # 毎日 09:00 JST (00:00 UTC) に実行 + # # 毎日 09:00 JST (00:00 UTC) に実行 + # # 現在は無効化: ECSタスク定義の準備が完了後に有効化予定 # - cron: '0 0 * * *'stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs (3)
45-48: dotenvの読み込みパターンが非標準です
.env.localのみを読み込んでいますが、通常のdotenvパターンでは.envを読み込み、.env.localでオーバーライドします。現在の実装では、.envファイルが無視されます。♻️ 提案: 標準的なdotenvパターンの使用
tracing_subscriber::fmt::init(); - // Load .env.local if available - if dotenv::from_filename(".env.local").is_err() { - tracing::warn!("Could not load .env.local"); + // Load .env first (defaults), then .env.local (overrides) + let _ = dotenv::dotenv(); // Load .env if it exists + if dotenv::from_filename(".env.local").is_ok() { + tracing::info!("Loaded .env.local overrides"); }
105-108: RotationConfigのクローンが不要な可能性があります
with_rotation_configメソッドがRotationConfigを所有権で受け取る場合、107行目のクローンは不要です。メソッドのシグネチャを確認してください。#!/bin/bash # with_rotation_configメソッドのシグネチャを確認 ast-grep --pattern 'fn with_rotation_config($$$) -> $_ { $$$ }'
168-194: オペレーター解析ロジックは堅牢ですが、手動実装されています引数解析が手動で実装されていますが、
clapのようなライブラリを使用すると、より保守性が高く、型安全で、自動的にヘルプメッセージを生成できます。現在の実装は動作しますが、将来的な拡張を考慮すると、clapへの移行を検討する価値があります。
📜 Review details
Configuration used: Organization UI
Review profile: CHILL
Plan: Pro
📒 Files selected for processing (2)
stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.ymlstationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs
🧰 Additional context used
📓 Path-based instructions (2)
stationapi/src/**/*.rs
📄 CodeRabbit inference engine (AGENTS.md)
Run
cargo test --lib --package stationapiormake test-unitfor unit tests focusing on entities and repository mocks without database
Files:
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs
**/*.rs
📄 CodeRabbit inference engine (AGENTS.md)
**/*.rs: Before committing, runcargo fmton all Rust code
Before committing, runcargo clippy --all-targets --all-featuresand resolve new Clippy warnings unless covered by existing#![allow]attributes
Files:
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs
⏰ Context from checks skipped due to timeout of 90000ms. You can increase the timeout in your CodeRabbit configuration to a maximum of 15 minutes (900000ms). (2)
- GitHub Check: Test Suite
- GitHub Check: Test Suite
🔇 Additional comments (10)
stationapi/.github/workflows/detect-stop-patterns.yml (4)
28-74: ECSタスク実行のエラーハンドリングが適切に実装されています
set +e/set -eを使用してAWS CLIのエラーを適切にキャプチャし、空のタスクARNや無効な値を検証しています。また、jqを使用してJSONを安全に構築しており、JSONインジェクションのリスクも軽減されています。
107-169: ログ取得とシークレットのサニタイズが包括的に実装されていますCloudWatch Logsの配信遅延に対するリトライロジック（最大5回、10秒間隔）と、複数のシークレットパターンに対するマスキング処理が適切に実装されています。ODPT API、AWS、GitHub、OpenAI、Slackなど、幅広いシークレットタイプに対応しています。
170-251: GitHub Issue作成のエラーハンドリングが優れています422エラー（ラベルが存在しない）を検知して自動的にラベルを作成し、リトライする実装は非常に実用的です。日付のJST計算も正確で、自動化されたワークフローとして完成度が高いです。
52-52: シンタックスは正しく設定されています。このコードはAWS CLIのショートハンド構文を使用しており、ドキュメント（stationapi/docs/stop-pattern-detection-setup.md）で指定されているカンマ区切り形式（subnet-xxx,subnet-yyy）が正しく処理されます。GitHub変数は[subnet-xxx,subnet-yyy]のようにリスト形式に展開されるため、AWS CLIのawsvpcConfiguration仕様に完全に準拠しています。JSON形式は使用していないため、引用符による配列形式は不要です。Likely an incorrect or invalid review comment.
stationapi/src/bin/detect_stop_patterns.rs (6)
17-24: 終了コードの定数定義が明確です3つの異なる終了コード（変更なし、エラー、変更検出）を定数として定義しており、コードの可読性が向上しています。
25-40: main関数のエラーハンドリング構造は適切ですが、一部でバイパスされていますmain関数での終了コード処理は良い設計ですが、
run()関数内で直接std::process::exit(1)が呼ばれている箇所（61行目、78行目）があり、この構造が無効化されています。
82-86: データベース接続プールの設定を確認してください最大接続数が5に設定されていますが、このCLIツールは単一のバッチ処理として実行されるため、この値は適切である可能性が高いです。ただし、将来的に並行処理を追加する場合は、この値を見直す必要があります。
196-231: オペレーターリストのパースロジックは柔軟で適切です大文字小文字を区別しない照合、複数のエイリアス対応、無効なオペレーターのスキップとフォールバックロジックが適切に実装されています。
233-284: ローテーション設定のパースは適切にバリデーションされています正の整数のバリデーション、パースエラーハンドリング、デフォルト値へのフォールバックが適切に実装されています。ユーザーへの警告メッセージも明確です。
286-338: 包括的なヘルプメッセージが提供されています使用方法、オプション、オペレーターリスト、環境変数、実例が詳細に記載されており、ユーザビリティが高いです。
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@coderabbitai review |
✅ Actions performedReview triggered.
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Summary
ODPT APIから取得した列車時刻表データを元に、停車パターンの変更を自動検知するシステムを実装しました。
Background
鉄道会社のダイヤ改正や運行パターン変更を早期に検知し、データベースの更新漏れを防ぐことを目的としています。
Features
差分検知エンジン
データ永続化
stop_pattern_snapshots: 停車パターンのスナップショットを保存stop_pattern_changes: 検出された変更履歴を保存acknowledgedフラグによる確認済み管理ログローテーション
GitHub連携
Usage