مقدمه
بررسی کد برای حفظ نرم افزار با کیفیت بالا ضروری است ، اما می تواند وقت گیر باشد. اگر بتوانم با استفاده از هوش مصنوعی ، بررسی کد را خودکار کنم؟ در این مقاله ، من از طریق ساخت عامل بررسی کد AI با استفاده از لنگرافی و ادغام آن با اقدامات GitHub. این نماینده درخواست های کشش را تجزیه و تحلیل می کند ، مسائل را شناسایی می کند و بازخورد را ارائه می دهد – همه به طور خودکار!
چرا از یک عامل AI برای بررسی کد استفاده می کنید؟
عوامل هوش مصنوعی برای پردازش اطلاعات ، تصمیم گیری و انجام اقدامات خودمختار طراحی شده اند. برای این پروژه ، من یک عامل هوش مصنوعی را برای خودکارسازی بررسی کد به کار بردم زیرا:
- این یک مرورگر انسانی را تقلید می کند: بر خلاف ابزارهای ساده تجزیه و تحلیل استاتیک ، هوش مصنوعی می تواند بازخورد مفصلی را ارائه دهد که زمینه تغییر کد را در نظر می گیرد.
- این یک کار تکراری را خودکار می کند: توسعه دهندگان اغلب ساعت ها صرف بررسی درخواست های کشش به صورت دستی می کنند. عامل هوش مصنوعی با رسیدگی به روند بررسی اولیه ، این بار را کاهش می دهد.
- این پیشنهادات هوشمندانه ارائه می دهد: عامل از GPT-4O برای تجزیه و تحلیل کد ، تشخیص موضوعات بالقوه و پیشنهاد پیشرفت در زبان طبیعی استفاده می کند.
- این یکپارچه با GitHub ادغام می شود: هوش مصنوعی هنگام باز یا به روزرسانی درخواست کشش ، به طور خودکار شروع می شود و از بازخورد به موقع اطمینان می یابد.
با استفاده از یک عامل هوش مصنوعی ، من سیستمی را ایجاد کردم که روند بررسی را ساده تر کند ، کیفیت کد را ارتقا می بخشد و به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا روی جنبه های پیچیده تر پروژه های خود تمرکز کنند.
چرا این پروژه مهم است
حل چالش های دنیای واقعی
بررسی کد سنتی می تواند:
- وقت گیر: توسعه دهندگان وقت قابل توجهی را صرف بررسی دستی درخواست های کشش می کنند.
- متناقض: داوران مختلف ممکن است استانداردهای برنامه نویسی مختلفی داشته باشند.
- محدود در دامنه: داوران انسانی ممکن است آسیب پذیری های امنیتی یا بهترین شیوه ها را از دست بدهند.
این عامل بررسی کد هوش مصنوعی این مشکلات را از بین می برد:
- ارائه بازخورد فوری: توسعه دهندگان به محض ایجاد روابط عمومی ، نظرات بررسی خودکار را دریافت می کنند.
- تضمین قوام: AI همان استانداردها را در تمام بررسی ها اعمال می کند.
- افزایش امنیت: تجزیه و تحلیل استاتیک خودکار به تشخیص زودرس آسیب پذیری ها کمک می کند.
چرا نوآورانه است
بر خلاف خطوط اصلی یا آنالایزرهای استاتیک مبتنی بر قانون ، این داوری با هوش مصنوعی:
- معانی کد را درک می کند: از آن استفاده می کند GPT-4O برای تجزیه و تحلیل منطق کد ، نه فقط نحو.
- بازخورد متنی را ارائه می دهد: به جای اینکه فقط به موضوعات اشاره کنیم ، پیشرفت هایی را بر اساس بهترین شیوه ها نشان می دهد.
- سازگار با پروژه ها: می توان آن را برای سبک ها و دستورالعمل های مختلف کدگذاری تنظیم کرد.
پشته فنی
- لنگرافی: برای ساختن گردش کار هوش مصنوعی.
- Openai GPT-4O (از طریق لاجورد): برای انجام تجزیه و تحلیل کد واقعی.
- اقدامات GitHub: برای تحریک عامل در PRS.
- پیتون: برای برنامه نویسی و اتوماسیون.
چگونه از Langgraph استفاده کردم
Langgraph یک چارچوب مبتنی بر نمودار است که بر روی Langchain ساخته شده است و به ساختار گردش کار AI کمک می کند. من از آن استفاده کردم:
- یک گردش کار چند مرحله ای ایجاد کنید: هوش مصنوعی چندین مرحله را پشت سر می گذارد – جزئیات PR را در اختیار شما قرار می دهد ، کد را تجزیه و تحلیل می کند ، تجزیه و تحلیل استاتیک را اجرا می کند و نظرات مرور را ایجاد می کند.
- گره ها را تعریف کنید: هر مرحله در a محصور می شود گره، ساخت ماژولار سیستم.
- مدیریت حالت: با استفاده از مدیریت دولت Langgraph ، من اطمینان می دهم که هر مرحله به داده های مربوطه دسترسی دارد.
بررسی خودکار PR
اکنون ، هر زمان که یک روابط عمومی ایجاد یا به روز شود ، عمل GitHub من عامل AI را تحریک می کند و نظرات در روابط عمومی ظاهر می شود.
پایان
با ترکیب لنگرافی با عده، من یک عامل بررسی کد خودکار ، مدولار و مقیاس پذیر ایجاد کردم. این می تواند با افزودن چک های شستشوی سفارشی ، تجزیه و تحلیل امنیتی یا حتی حلقه های بازخورد تعاملی بیشتر گسترش یابد.
نظر شما چیست؟ آیا در پروژه های خود از یک مرورگر کد AI استفاده می کنید؟ در نظرات به من اطلاع دهید! 🚀
