ChatGPT-CodeReview

ChatGPT-CodeReview

基于ChatGPT的智能代码审查机器人 助力开发效率提升

ChatGPT-CodeReview是一个开源的代码审查工具,利用ChatGPT技术自动分析GitHub Pull Requests。该工具支持多语言,可作为GitHub App或通过Actions集成,为开发团队提供及时、专业的代码反馈。它不仅有助于提升代码质量,还能优化开发流程。项目支持自托管部署,适合各类开发团队使用。

CodeReview BOTChatGPT代码审查GitHub自动化Github开源项目

CodeReview 机器人

一个由ChatGPT驱动的代码审查机器人

翻译版本:ENGLISH | 简体中文 | 繁體中文 | 한국어 | 日本語

机器人使用方法

❗️⚠️ 由于成本考虑,该机器人仅用于测试目的,目前部署在AWS Lambda上,有速率限制。因此,不稳定的情况完全正常。建议自行部署应用程序。

安装

安装:apps/cr-gpt

配置

  1. 进入你想要集成该机器人的仓库主页
  2. 点击"settings"
  3. 点击"actions"下的"secrets and variables"
  4. 切换到"Variables"选项卡,创建一个新变量"OPENAI_API_KEY",值为你的OpenAI API密钥(对于Github Action集成,请在secrets中设置) <img width="1465" alt="image" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/4d493882-f71f-48a6-8199-b732aed3e45e.png">

开始使用

  1. 当你创建新的Pull request时,机器人会自动进行代码审查,审查信息将显示在PR时间线/文件变更部分。
  2. git push更新pull request后,CR机器人会重新审查已更改的文件

示例:

ChatGPT-CodeReview/pull/21

<img width="1052" alt="image" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/035b20ca-5a87-45c8-8868-e5dc2133587e.png">

使用Github Actions

actions/chatgpt-codereviewer

  1. OPENAI_API_KEY添加到你的github actions secrets中
  2. 创建.github/workflows/cr.yml并添加以下内容
name: Code Review permissions: contents: read pull-requests: write on: pull_request: types: [opened, reopened, synchronize] jobs: test: # if: ${{ contains(github.event.*.labels.*.name, 'gpt review') }} # 可选;仅在添加标签时运行 runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: anc95/ChatGPT-CodeReview@main env: GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }} # 可选 LANGUAGE: Chinese OPENAI_API_ENDPOINT: https://api.openai.com/v1 MODEL: gpt-3.5-turbo # https://platform.openai.com/docs/models PROMPT: # 示例:请检查以下代码差异是否存在任何混淆或不规范之处: top_p: 1 # https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create#chat/create-top_p temperature: 1 # https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create#chat/create-temperature max_tokens: 10000 MAX_PATCH_LENGTH: 10000 # 如果补丁/差异长度大于MAX_PATCH_LENGTH,将被忽略且不会进行审查。默认情况下,如果未设置MAX_PATCH_LENGTH,则补丁/差异长度没有限制。

自托管

  1. 克隆代码
  2. .env.example复制为.env,并填写环境变量
  3. 安装依赖并运行
npm i npm i -g pm2 npm run build pm2 start pm2.config.cjs

更多详情请参考probot

开发

设置

# 安装依赖 npm install # 构建代码 npm run build # 运行机器人 npm run start

Docker

# 1. 构建容器 docker build -t cr-bot . # 2. 启动容器 docker run -e APP_ID=<app-id> -e PRIVATE_KEY=<pem-value> cr-bot

贡献

如果你对cr-bot有改进建议,或想报告bug,请开一个issue!我们欢迎任何形式的贡献。

更多信息,请查看贡献指南

致谢

本项目受到codereview.gpt的启发

许可证

ISC © 2023 anc95

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