Вопрос или проблема
Кто-нибудь знает об инструменте на основе ИИ, который будет действовать как рецензент кода в таких инструментах, как GitLab или GitHub, и автоматически анализировать изменения в запросах на слияние и предоставлять обратную связь разработчику (по крайней мере, для очевидных ошибок) в формате рецензии кода?
Функциональность
- Предоставлять обратную связь автору запроса на слияние по поводу очевидных улучшений или потенциальных багов, исключая линтинг (у нас есть CI/CD для этого)
- Давать рекомендации по “лучшему” коду для определенных частей
- При необходимости, основывать эти рекомендации на описании задачи в запросе на слияние
Это бы сэкономило мне время как ведущему разработчику, который руководит 8 разработчиками, так как мне не нужно было бы проверять “очевидные” вещи, особенно при работе с множеством младших разработчиков.
С учетом того, что разрабатывается все больше и больше инструментов, существуют несколько, большинство из которых поддерживают только GitHub, но я нашел два которые поддерживают GitLab:
Для пользователей GitHub я рекомендую обратить внимание на LlamaPReview. Несмотря на то, что на данный момент он работает только с GitHub, он использует технологию Graph RAG, чтобы обеспечить глубокое контекстуальное понимание вашего кода. Он построен на основе llama-github, открытой библиотеке Python, которая обрабатывает основную функциональность.
Для GitLab в частности, стоит рассмотреть решения такие как Review Bot или CodeRabbit, которые имеют интеграцию с GitLab. Хотя, по моему опыту, большинство инструментов для рецензирования кода на основе ИИ все еще в основном ориентированы на GitHub из-за его большего рыночного доли.
Ответ или решение
Современные разработчики все чаще обращаются к технологиям искусственного интеллекта для автоматизации рутинных задач, таких как обзор кода, особенно в больших командах. В контексте GitLab, существует несколько инструментов, которые могут помочь в этой задаче.
AI-инструменты для обзора кода в GitLab
Вопрос автоматического обзора кода становится все более актуальным, особенно для руководителей команд, таких как вы, которые управляют значительным числом (в данном случае, восемью) разработчиков. Обсуждаемые инструменты должны не только обнаруживать очевидные ошибки, но и предлагать улучшения кода, чтобы облегчить процесс ревью.
Основные функции, которые должны выполнять инструменты:
-
Обратная связь по улучшениям и потенциальным ошибкам: Инструменты должны автоматически предлагать улучшения в коде и указывать на возможные ошибки, исключая задачи, которые уже обрабатываются в вашем CI/CD процессе.
-
Рекомендации по улучшению кода: Предложения должны касаться улучшения читабельности и производительности кода, основываясь на лучших практиках программирования.
-
Анализ в контексте задачи: Рекомендации должны учитывать описание задачи в слиянии запроса, чтобы обеспечить актуальность и полезность предложений.
Рекомендованные инструменты для GitLab:
-
Coderabbit.ai: Этот инструмент предлагает автоматический анализ и рекомендации с акцентом на выявление улучшений и ошибок в коде. Coderabbit интегрируется с GitLab, что позволяет легко внедрять его в существующие рабочие процессы.
-
Codium.ai pr-agent: Данное решение также поддерживает интеграцию с GitLab и предоставляет рекомендации по улучшению кода на основе задач. Этот агент может анализировать изменения в запросах на слияние и автоматически генерировать комментарии с предложениями и замечаниями.
Для пользователей GitHub существует аналогичный инструмент под названием LlamaPReview, который базируется на открытой библиотеке llama-github и использует технологию Graph RAG для глубокого анализа контекста кодовой базы. Хотя он и не поддерживает GitLab, можно ожидать, что подобные решения со временем появятся и для GitLab.
В заключение, на рынке появляются все более современные инструменты, которые помогут автоматизировать некоторые аспекты управления кодом и сделают ваш рабочий процесс более эффективным. Используя AI-инструменты, такие как вышеупомянутые, вы сможете уделять больше времени решениям более важных и сложных задач, доверяя рутинные операции «обзор кода» автоматизированной системе.