【早阅】Better：一款AI代码审查工具

主要观点总结

本文主要介绍了如何使用AI进行代码审查，特别是创建一个GitHub操作来利用AI生成对代码更改的建议。文章涵盖了如何使用GitHub操作与GitHub API交互，获取拉取请求的差异，解析差异并使用AI生成建议，最后添加评论作为审核的一部分。

关键观点总结

关键观点1: 文章主题

使用AI进行代码审查，创建一个GitHub操作来利用AI生成对代码更改的建议。

关键观点2: 获取拉取请求的差异

通过GitHub API获取拉取请求的差异，使用octokit与GitHub API交互。

关键观点3: 解析差异并使用AI生成建议

解析拉取请求的差异，并使用OpenAI和Anthropic等模型生成建议。

关键观点4: 添加评论作为审核的一部分

将生成的建议作为评论添加到拉取请求中，以便开发者查看并响应。

关键观点5: 开放性和集成开放性

该GitHub操作支持多种模型，开发者可以使用自己选择的模型或微调基础模型并将其与GitHub操作一起使用。

文章预览

作者：@Murtuza 原文：https://hackernoon.com/better-an-ai-powered-code-reviewer 代码审查对于维持高标准和强化编码项目中的最佳实践一直至关重要。这篇文章不是关于开发人员应如何审查代码，而是关于将部分工作委托给 AI。 正如 Michael Lynch 在他的文章《如何像人类一样进行代码审查》中提到的那样，我们应该让计算机来处理代码审查中那些无聊的部分。虽然 Michael 强调了格式化工具，但我想更进一步，让 AI 来解决这个问题。我的意思是，为什么不利用这个行业的 AI 热潮呢？ 【第955期】代码审查应该关注什么：数据结构 现在我并不是说应该用 AI 来代替格式化工具和代码检查器。相反，AI 应该被用在格式化工具和代码检查器之上，用来捕捉人类可能忽略的琐碎内容。这就是为什么我决定创建一个 GitHub 操作，该操作可以对拉取请求差异进行代码审查并使用 AI ………………………………