GitHub Copilot CLI - 機能

提供: MochiuWiki : SUSE, EC, PCB

概要

GitHub Copilot CLIは、AIベースのコーディング支援をターミナルに直接持ち込むツールである。

2024年3月に一般公開され、2026年2月に完全に一般利用可能となった。
従来のgh-copilot拡張機能 (2025年10月に非推奨化) を置き換え、より強力なエージェント機能とコンテキスト管理を提供する。

主な特長は以下の通りである。

GitHub Copilot CLIの主な機能
機能 説明
ターミナルでのAI支援コーディング コマンドラインから直接AIアシスタントを呼び出してコーディング作業を支援する。
エージェント機能 コードベース分析、タスク自動化、コードレビューなどの専門エージェントを提供する。
マルチモデル対応 デフォルトはClaude Sonnet 4.5を使用し、複数の高度なAIモデルから選択可能である。
MCP統合 Model Context Protocol (MCP) サーバとの統合により、外部ツールとの連携が可能である。



GitHub Copilot CLI

GitHub Copilot CLIをインストールするための前提条件を以下に示す。

  • アクティブなGitHub Copilotサブスクリプション (Free / Pro / Pro+ / Business / Enterprise)
  • Windows環境ではPowerShell v6以上が必要
  • npm経由でのインストール時はNode.js 22以降が必要


インストール方法

プラットフォームに応じたインストール方法を以下に示す。

npm (全プラットフォーム)
npm install -g @github/copilot


WinGet (Windows)
winget install GitHub.Copilot


Homebrew (MacOS / Linux)
brew install copilot-cli


スクリプト (MacOS / Linux - 推奨)
curl -fsSL https://gh.io/copilot-install | bash


カスタムインストール

スクリプトによるインストール時に環境変数を指定して、カスタムインストールを行うことができる。

  • カスタムディレクトリへのインストール 
    PREFIX=/custom/path bash script.sh
  • 特定バージョンのインストール 
    VERSION=x.y.z bash script.sh



gh copilot suggest

gh copilot suggest コマンドは、自然言語の説明からシェルコマンドやGitコマンドを提案する機能である。

基本的な使用方法を以下に示す。

gh copilot suggest "質問またはタスク説明"


コマンドタイプ

-t オプションでコマンドのタイプを指定できる。

コマンドタイプ一覧
タイプ オプション 説明
Shell -t shell または -t general 一般的なターミナルコマンド
Git -t git Gitワークフロー (コミットの取り消し、ブランチ操作等)
GitHub CLI -t gh GitHub CLIコマンド (PR作成、Issue管理等)


オプション・フラグ

利用可能なオプションを以下に示す。

  • -t, --type TYPE
    コマンドタイプを指定する。(shell / git / gh)
  • -d, --describe
    コマンドの詳細説明を表示する。
  • -o, --output FORMAT
    出力形式を指定する。


対話的な実行フロー

コマンドが提案された後、以下に示す選択肢からアクションを選ぶ。

  1. Copilotが推奨コマンドを提示する。
  2. ユーザが実行前に確認する。
  3. 以下のいずれかを選択する。


実行時の選択肢
選択肢 説明
Yes 単回実行する。
Yes, and approve TOOL for the rest セッション中は自動承認して実行する。
No 別のアプローチを提案させる。


使用例

# 削除されたファイルに関連するプロセスを停止
gh copilot suggest -t shell "削除されたファイルに関連するプロセスを停止"

# 最新のローカルコミットを取り消す
gh copilot suggest -t git "最新のローカルコミットを取り消す"

# プルリクエストを作成
gh copilot suggest -t gh "プルリクエストを作成"

# 5[MB]以上のファイルを検索する
gh copilot suggest "5 MB以上のファイルを検索する"



gh copilot explain

gh copilot explain コマンドは、複雑なコマンドやコードの内容を自然言語で説明する機能である。

基本的な使用方法を以下に示す。

gh copilot explain "コマンドまたはテキスト"


オプション

  • -o, --output FORMAT
    出力形式を指定する。


説明の内容

gh copilot explain コマンドは、以下に示す内容を説明する。

  • コマンドの目的と機能
  • 入出力情報
  • パラメータの説明
  • 実用的な使用例
  • 関連する代替手段


使用例

# AWS CLIコマンドの説明
gh copilot explain 'aws sqs list-queues --query "QueueUrls[?contains(Tags.Animal, '"'"'Monkey'"'"')]" | jq .'

# findコマンドの説明
gh copilot explain 'find . -name "*.tmp" -exec rm {} \;'

# ghceエイリアスを使用
ghce 'docker run --rm -v $(pwd):/app node:latest npm test'



エイリアス設定

gh copilot alias コマンド (v1.0.0で導入) を使用して、以下に示すエイリアスを設定できる。

  • ghcs
    gh copilot suggest のラッパー (実行機能付き)
  • ghce
    gh copilot explain のラッパー


ghcs エイリアス使用時、実行されたコマンドはシェル履歴に追加される。
上矢印キーや[Ctrl] + [R]キーを押下して、検索で再利用できる。

Bash

 # ~/.bashrc に以下を追加する
 eval "$(gh copilot alias -- bash)"


設定を反映するには以下を実行する。

 source ~/.bashrc


Zsh

 # ~/.zshrc に以下を追加する
 eval "$(gh copilot alias -- zsh)"


設定を反映するには以下を実行する。

 source ~/.zshrc


Fish (手動設定)

gh copilot alias コマンドはFishシェルに対応していないため、手動で設定する。

 # ~/.config/fish/config.fish に以下に示す設定を追加する

 alias ghcs 'gh copilot suggest'
 alias ghce 'gh copilot explain'


PowerShell

 $GH_COPILOT_PROFILE = Join-Path -Path $(Split-Path -Path $PROFILE -Parent) -ChildPath "gh-copilot.ps1"
 gh copilot alias -- pwsh | Out-File ( New-Item -Path $GH_COPILOT_PROFILE -Force )
 echo ". `"$GH_COPILOT_PROFILE`"" >> $PROFILE



Copilot CLIの設定

設定ディレクトリ

デフォルトの設定ディレクトリは ~/.copilot である。
COPILOT_HOME 環境変数で変更できる。

ディレクトリ構造を以下に示す。

~/.copilot/
├── settings.json              # 設定ファイル
├── config.json                # アプリケーション状態 (認証等)
├── copilot-instructions.md    # グローバルカスタム指示
├── mcp-config.json            # MCPサーバ設定
├── agents/                    # カスタムエージェント定義
├── skills/                    # カスタムスキル定義
├── hooks/                     # フックスクリプト
├── session-state/             # セッション履歴
├── logs/                      # ログファイル
└── installed-plugins/         # プラグインファイル


settings.jsonの主要設定項目

settings.json 設定項目一覧
設定項目 説明
"model" モデルを選択する。
"auto" または モデル名を指定する。
"askUser" 質問を有効化する。(true / false)
"effortLevel" 推論レベルを設定する。
(low / medium / high / xhigh)
"theme" テーマを選択する。
"colorMode" 色モードを設定する。
"disabledMcpServers" 無効化するMCPサーバを指定する。
"disabledSkills" 無効化するスキルを指定する。


環境変数

環境変数一覧
環境変数 説明
COPILOT_HOME 設定ディレクトリを変更する。
COPILOT_CACHE_HOME キャッシュディレクトリを変更する。
COPILOT_GITHUB_TOKEN GitHubトークンを設定する。
COPILOT_MODEL モデルを選択する。
COPILOT_OFFLINE オフラインモードを有効化する。(true / false)
GH_HOST GitHubホストを指定する。


設定の優先度

設定の優先度は以下の通りである。(上位が優先される)

  1. コマンドラインオプション・環境変数 (最優先)
  2. ローカル設定
    .copilot/settings.json
  3. リポジトリ設定
  4. ユーザ設定
    ~/.copilot/settings.json
  5. デフォルト設定


認証

認証方法は以下の通りである。

  • ブラウザベースのOAuth認証 (推奨)
    初回起動時に自動的に認証画面が表示される。
    /login スラッシュコマンドで再認証できる。


環境変数による認証 (優先度順) を以下に示す。

  1. COPILOT_GITHUB_TOKEN=your_token
  2. GH_TOKEN=your_token
  3. GITHUB_TOKEN=your_token


細粒度の個人アクセストークン (PAT) を使用する場合は、"Copilot Requests" 権限が必要である。v2形式のPATに対応している。

CI/CD環境では、環境変数 GITHUB_ASKPASS を使用する。
オフライン動作には、環境変数 COPILOT_OFFLINE=true を設定する。

モデル選択

/model コマンドでセッション中にモデルを切り替えることができる。
コマンドライン起動時は copilot --model=model-name で指定できる。

デフォルトモデルはClaude Sonnet 4.5である。

利用可能なモデルを以下に示す。(サブスクリプションプランに依存する)

  • Claude Sonnet 4.6
  • Claude Sonnet 4.5
  • Claude Haiku 4.5
  • GPT-5
  • GPT-5.4
  • GPT-5.3-Codex


/model auto または "model": "auto" を設定すると、タスクに応じて最適なモデルが自動選択される。


ビルトインエージェント

GitHub Copilot CLIには、2026年1月以降に導入された4つの専門的なビルトインエージェントが搭載されている。

ビルトインエージェント一覧
エージェント名 起動コマンド 説明
Explore /agent explore コードベースの分析とパターン検出を行う。
Task /agent task テスト実行などのコマンド自動化を行う。
Plan /agent plan 実装戦略の立案を行う。
Code-review /agent code-review コード変更の検証とフィードバックを行う。


カスタムエージェントを作成する場合は、~/.copilot/agents/ ディレクトリにMarkdownファイルを作成して独自のエージェントを定義できる。


主要なスラッシュコマンド

GitHub Copilot CLIで使用できる主要なスラッシュコマンドを以下に示す。

セッション管理

  • /login
    GitHub認証を行う。
  • /logout
    ログアウトする。
  • /session
    セッションを管理する。
  • /resume
    前回のセッションを再開する。
  • /new
    新規セッションを開始する。
  • /clear
    セッション内容をクリアする。


作業環境

  • /agent NAME
    エージェントを選択する。
  • /cwd または /cd
    作業ディレクトリを変更する。
  • /add-dir PATH
    信頼ディレクトリを追加する。


機能制御

  • /model
    モデルを選択・変更する。
  • /theme
    テーマを選択する。
  • /usage
    トークン使用量を確認する。
  • /context
    トークン状態を表示する。
  • /compact
    コンテキストを圧縮する。


インテグレーション

  • /mcp
    MCPサーバを設定する。
  • /feedback
    フィードバックを送信する。
  • /delegate [PROMPT]
    AIにPR作成を委任する。
  • /research TOPIC
    深い調査を実行する。
  • /review [PROMPT]
    コード分析を行う。


インタラクティブ操作

  • @FILENAME
    ファイル内容をコンテキストに含める。
  • # NUMBER
    GitHub Issue / PRを参照する。
  • ! COMMAND
    シェルコマンドを直接実行する。


キーボードショートカット

キーボードショートカット一覧
ショートカット 説明
[Shift] + [Tab] プランモードを切り替える (通常 / プラン / オートパイロット)。
[Ctrl] + [G] 外部エディタ機能を呼び出す。
[Ctrl] + [R] リバース履歴検索を行う。
[Ctrl] + [T] 推論プロセスの表示/非表示を切り替える。
[Esc] 実行中の操作を停止・キャンセルする。



対応プラン

GitHub Copilot CLIが利用できるサブスクリプションプランを以下に示す。

GitHub Copilot サブスクリプションプラン一覧
プラン 料金 使用制限 利用可能モデル
Copilot Free 無料 コンプリーション 2,000回 / 月
チャット 50リクエスト / 月		 基本モデルのみ
Copilot Pro $20 / 月 無制限コンプリーション Claude Sonnet 4.5、GPT-4、GPT-4.1
Copilot Pro+ $40 / 月 Proの5倍以上の使用制限 全モデル (Opus 4.7含む)
拡張推論、カスタムエージェント対応
Copilot Business 組織向け / シート単位 管理者によるポリシー制御 Proと同等
Copilot Enterprise 企業向け 高度なセキュリティ管理 カスタムモデル対応


使用制限に関する注意事項を以下に示す。

  • セッション制限
    単一セッション内でのトークン使用上限がある。
  • 週次制限 (7日)
    使用制限は7日ごとに自動リセットされる。
  • プレミアムリクエスト対象
    Chat、Agent Mode、Code Review、Copilot CLIが対象となる。



Z.ai GLM Coding Plan

Z.ai (旧 Zhipu AI / 智谱AI) は、2019年に清華大学の技術成果をもとに設立された中国のAI企業である。
GLM (General Language Model) シリーズと呼ばれる高性能な言語モデルを開発・提供している。

GLM Coding Planは、Z.aiが提供するサブスクリプション型のAPIサービスである。
GitHub Copilot CLIのBYOK (Bring Your Own Key) 機能を利用して、GLMモデルをGitHub Copilot CLIから直接使用できる。

GLMモデル一覧

GitHub Copilot CLIで使用可能なGLMモデルを以下に示す。

GLMモデル一覧
モデル名 パラメータ コンテキスト長 特性 利用可能プラン
GLM-5.1 745B (MoE、44Bアクティブ) 200,000トークン 最新フラグシップモデル
長時間タスク実行 (最大8時間)
SWE-Bench Pro: 58.4		 全プラン
GLM-5-Turbo — — GLM-5.1より高速
プログラミング能力と推論の強化		 全プラン
GLM-4.7 355B (32Bアクティブ) — SWE-Bench: 73.8%
HumanEval: 85.2%
ツール呼び出しの信頼性向上		 全プラン
GLM-4.6 — — 汎用モデル 全プラン
GLM-4.5-Air — — 最も高速で軽量なモデル 全プラン
GLM-5 — — 旧フラグシップモデル Pro / Maxのみ


利用開始手順

GitHub Copilot CLIでGLM Coding Planを使用するための手順を以下に示す。

ステップ1 : アカウント作成

Z.aiの公式サイト (z.ai) にアクセスして、メールアドレスまたはSNS連携でアカウントを登録する。

ステップ2 : APIキーの取得

開発者ダッシュボード (z.ai/manage-apikey) にログインして新規APIキーを生成する。
生成したキーは安全に保管する。

ステップ3 : Coding Planの購入

Z.aiのCoding Planページ (z.ai/subscribe) でプランを選択して購入する。

ステップ4 : 環境変数の設定

GitHub Copilot CLIのBYOK機能を使用して、Z.aiのAPIエンドポイントに接続する。

以下に示す環境変数を設定する。

 export COPILOT_PROVIDER_BASE_URL="https://api.z.ai/api/coding/paas/v4"
 export COPILOT_PROVIDER_TYPE="openai"
 export COPILOT_PROVIDER_API_KEY="<Z.aiのAPIキー>"
 export COPILOT_MODEL="glm-4.7"


BYOK環境変数一覧
環境変数 必須 説明
COPILOT_PROVIDER_BASE_URL 必須 Z.aiのAPIエンドポイントURLを指定する。
COPILOT_PROVIDER_TYPE 任意 プロバイダの種類を指定する。(openai / azure / anthropic)
COPILOT_PROVIDER_API_KEY 必須 Z.aiで生成したAPIキーを指定する。
COPILOT_MODEL 必須 使用するGLMモデル名を指定する。


ステップ5 : 動作確認

環境変数を設定した後、GitHub Copilot CLIを起動して動作を確認する。

copilot


APIエンドポイント

Z.aiはOpenAI互換とAnthropic互換の2種類のAPIエンドポイントを提供している。
GitHub Copilot CLIではOpenAI互換エンドポイントの使用を推奨する。

Z.ai APIエンドポイント一覧
種類 エンドポイントURL 推奨ツール
OpenAI互換 (GLM Coding Plan専用) https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 GitHub Copilot CLI、Cursor、Cline
OpenAI互換 (一般) https://api.z.ai/api/paas/v4 OpenAI SDKを使用するツール
Anthropic互換 https://api.z.ai/api/anthropic Claude Code


シェルプロファイルでの永続化

環境変数をシェルプロファイルに記述して永続化する方法を以下に示す。

Bash / Zsh

~/.bashrc または ~/.zshrc に以下に示す設定を追加する。

 # GitHub Copilot CLI + Z.ai GLM Coding Plan
 
 export COPILOT_PROVIDER_BASE_URL="https://api.z.ai/api/coding/paas/v4"
 export COPILOT_PROVIDER_TYPE="openai"
 export COPILOT_PROVIDER_API_KEY="<Z.aiのAPIキー>"
 export COPILOT_MODEL="glm-4.7"


Fish

~/.config/fish/config.fish に以下に示す設定を追加する。

 # GitHub Copilot CLI + Z.ai GLM Coding Plan
 
 set -gx COPILOT_PROVIDER_BASE_URL "https://api.z.ai/api/coding/paas/v4"
 set -gx COPILOT_PROVIDER_TYPE "openai"
 set -gx COPILOT_PROVIDER_API_KEY "<Z.aiのAPIキー>"
 set -gx COPILOT_MODEL "glm-4.7"


PowerShell

PowerShellプロファイルに以下に示す設定を追加する。

 # GitHub Copilot CLI + Z.ai GLM Coding Plan
 
 $env:COPILOT_PROVIDER_BASE_URL = "https://api.z.ai/api/coding/paas/v4"
 $env:COPILOT_PROVIDER_TYPE = "openai"
 $env:COPILOT_PROVIDER_API_KEY = "<Z.aiのAPIキー>"
 $env:COPILOT_MODEL = "glm-4.7"


プロバイダの切り替え

エイリアスを使用して、複数のプロバイダを簡単に切り替えることができる。

 # Z.aiで起動
 alias copilot-zai='COPILOT_PROVIDER_BASE_URL=https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 \
    COPILOT_PROVIDER_TYPE=openai \
    COPILOT_PROVIDER_API_KEY=${Z_AI_KEY} \
    COPILOT_MODEL=glm-4.7 \
    copilot'
 
 # OpenAIで起動
 alias copilot-openai='COPILOT_PROVIDER_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 \
    COPILOT_PROVIDER_TYPE=openai \
    COPILOT_PROVIDER_API_KEY=${OPENAI_API_KEY} \
    COPILOT_MODEL=gpt-4o \
    copilot'
 
 # Anthropicで起動
 alias copilot-anthropic='COPILOT_PROVIDER_BASE_URL=https://api.anthropic.com \
    COPILOT_PROVIDER_TYPE=anthropic \
    COPILOT_PROVIDER_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY} \
    COPILOT_MODEL=claude-sonnet-4-5 \
    copilot'


他ツールでの設定方法

GLM Coding PlanはGitHub Copilot CLI以外のツールでも利用できる。

Claude Code

Anthropic互換エンドポイントを使用する。

 export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Z.aiのAPIキー>"
 export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.z.ai/api/anthropic"


Cursor

Cursorの設定画面でカスタムモデルプロバイダとして追加する。

  • [Settings] - [Models] - [Add Custom Model]を選択する。
  • Base URL
    https://api.z.ai/api/coding/paas/v4
  • API Key
    Z.ai APIキーを入力する。
  • Model
    glm-5.1 または glm-4.7 を指定する。


Cline

ClineのAPI Provider設定で、Z AIを選択する。

  • [Settings] - [API Provider] - [Z AI]を選択する。
  • Z AI API Key フィールドにAPIキーを入力する。
  • Modelドロップダウンから使用するモデルを選択する。


プラン・料金

GLM Coding Plan 料金一覧
プラン 月額料金 四半期料金 使用制限 用途
Lite $10 / 月 $30 / 四半期 約80プロンプト / 5時間
約400プロンプト / 週		 個人開発・副業向け
Pro $30 / 月 $90 / 四半期 約400プロンプト / 5時間
約2,000プロンプト / 週		 継続的開発・小規模チーム向け
Max $80 / 月 $240 / 四半期 約1,600プロンプト / 5時間
約8,000プロンプト / 週		 高頻度利用・複数プロジェクト並行向け


無料版は chat.z.ai でWebブラウザから即座にアクセス可能である。
登録不要で利用でき、GLM-5.1とGLM-5の両モデルが使用できる。(1日の利用制限あり)

ピーク時間 (14:00-18:00 UTC+8) は通常の2〜3倍の消費となるため注意が必要である。


推奨事項

GitHub Copilot CLIを効果的に使用するための推奨事項を以下に示す。

エイリアスの活用

  • ghcs と ghce のエイリアスを設定する。
    タイプ量を削減し、作業効率が向上する。
  • シェル履歴との統合を活用する。
    ghcs で実行したコマンドは履歴に残り、再利用できる。


コマンドタイプの指定

  • -t オプションでコマンドタイプを明示する。
    より的確な提案が得られる。
  • GitとGitHub CLIの操作は専用タイプを使用する。
    -t git または -t gh を指定することで精度が向上する。


エージェントの活用

  • 作業内容に応じた専門エージェントを選択する。
    コードレビューには /agent code-review、実装計画には /agent plan を使用する。
  • カスタムエージェントを作成してプロジェクト固有の作業を自動化する。
    ~/.copilot/agents/ にエージェント定義ファイルを配置する。


モデル選択の指針

  • 日常的な作業には Claude Sonnet 4.5 (デフォルト) を使用する。
    コストと性能のバランスが優れている。
  • 複雑な推論が必要なタスクには上位モデルを選択する。
    /model コマンドでセッション中に切り替えが可能である。
  • 自動選択モードを活用する。
    /model auto を設定すると、タスクに応じて最適なモデルが選択される。


Z.ai GLM Coding Planの効果的な使い方

  • OpenAI互換エンドポイントを使用する。
    GitHub Copilot CLIでは https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 を使用する。
  • プロバイダ切り替えエイリアスを設定する。
    用途に応じてZ.ai、OpenAI、Anthropicを素早く切り替えられるようにする。
  • ピーク時間を避ける。
    14:00-18:00 (UTC+8) はトークン消費が2〜3倍になるため、可能であればオフピーク時間に使用する。
  • GLM-4.7を標準モデルとして使用する。
    コストと性能のバランスが優れている。
    複雑なタスクにはGLM-5.1を使用する。



参考リンク



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