code sniff ai
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Code-Sniff-AI ist ein Shell-Skript, das automatisch Codeänderungen überprüft. Git Diff wird verwendet, um den geänderten Inhalt für bestimmte Dateiformate und eine Überprüfung des geänderten Codes über die API zu extrahieren.
code-sniff-ai
├── .env
├── .env.sample
├── .gitignore
├── README.md
├── example
│ ├── javascript
│ │ └── HelloWorld.js
│ └── python
│ └── hello_world.py
└── run-review.sh
Erstellen Sie .env -Datei, indem Sie sich auf .env.sample -Datei beziehen und die erforderlichen Umgebungsvariablen festlegen.
Dieses Skript erfordert jq . Wenn jq nicht installiert ist, können Sie ihn mit dem folgenden Befehl installieren.
Ubuntu/Linux :
sudo apt-get install jqMacos :
brew install jq Windows : Sie können jq.exe auf der Seite JQ Official Release herunterladen und verwenden. Speichern Sie die heruntergeladenen Dateien auf dem entsprechenden Pfad und fügen Sie den Pfad zum Systempfad hinzu.
git add .run-review.sh -Skript ausführen, um Code-Rezensionen für gefärbte Dateien durchzuführen. ./run-review.shDieses Skript sollte im Stammverzeichnis des Git -Repositorys ausgeführt werden und überprüft die im Git vorgestellten Änderungen.
Grundsätzlich überprüfen wir die Datei der folgenden Erweiterung. Sie können es bei Bedarf als Umgebungsvariable einrichten.
example/javascript/HelloWorld.js enthält ein einfaches Beispiel für JavaScript -Klasse.
class HelloWorld {
constructor ( ) {
this . message = "Hello, World!" ;
}
sayHello ( ) {
console . log ( this . message ) ;
}
} Dieser Code ist " sayHello , Welt!" Dies ist eine einfache Klasse, die eine Nachricht an die Konsole ausgibt.
example/python/hello_world.py -Datei enthält ein einfaches Beispiel für Python -Klasse.
class HelloWorld :
def __init__ ( self ):
self . message = 'Hello, World!'
def say_hello ( self ):
print ( self . message )
if __name__ == "__main__" :
hello = HelloWorld ()
hello . say_hello () Dieser Code ist " say_hello , Welt!" Dies ist eine einfache Klasse, die eine Nachricht an die Konsole ausgibt.
Das Modell, das Sie in Ollama verwenden möchten, muss im Voraus mit dem Kommando ollama pull heruntergeladen werden. Führen Sie beispielsweise das gemma2 -Modell nach unten aus, um das Modell herunterzuladen:
ollama pull gemma2 Wir untersuchen, wie code-sniff-ai in Git Workflow integriert wird, um die Automatisierung der Codeüberprüfung effizienter zu gestalten. Zum Beispiel suchen wir nach Wegen, um beim Drücken in eine bestimmte Filiale automatisch Code -Bewertungen auszulösen oder automatische Bewertungen beim Erstellen von PR auszuführen. Eine solche Integration kann den Entwicklungsprozess verbessern, indem er in die CI/CD -Pipeline aufgenommen wird.
Wir untersuchen die Möglichkeit, schnell Engineering anzuwenden, um die Genauigkeit und Qualität von Codeüberprüfungen zu verbessern. Wir experimentieren mit verschiedenen Konfigurationsmaßnahmen, damit das KI -Modell komplexeres Feedback liefern kann, was die Effizienz des Code -Überprüfungsprozesses maximiert.
Wenn Sie einen Beitrag leisten, das Projekt aufgeben, eine neue Filiale erstellen, die Änderungen widerspiegeln und eine vollständige Anfrage einreichen möchten.
Dieses Projekt erhielt eine Lizenz mit MIT -Lizenz.
