#pull_request

2025-05-29

Каждому сотруднику по личному помощнику: как мы подружились с AI-ревью

Вы любите делать код-ревью? «Не могу дождаться следующего PR!», — ответит абсолютно никто. Понимаю! Ревью — штука необходимая, но давайте честно: утомляет, забирает время и ресурс, который можно потратить на другие задачи. Делегировать, казалось бы, хорошая идея… но кому? Личного ревьюера на полную ставку ни у кого нет. Меня зовут Александр Федотов, я руководитель группы разработки в «Лаборатории Касперского». В своей команде я уже не раз пытался упростить ревью: менял подходы, вводил правила, подключал автоматизацию. Но все равно ощущение такое, что можно сделать еще лучше. Тем временем, коллеги реализовали интеграцию Azure DevOps с внутренней AI-моделью ЛК. И вот одним морозным зимним днем, во время настройки каких-то доступов, я попал в раздел Manage Features, где наткнулся на неприметный пунктик Pull Request AI, который позволял воспользоваться преимуществами этой интеграции. Не теряя времени, я активировал фичу и стал счастливым обладателем раздела AI в каждом PR. С тех пор ревью стало другим. И теперь я не просто верю в автоматизацию — я ею пользуюсь и хочу поделиться с вами своими мыслями об этом.

habr.com/ru/companies/kaspersk

#ai #codereview #pull_request #c++ #c# #azure_devops

Jason 🦓 Gerard 🦀 DeRose_json420@fosstodon.org
2025-04-25

Do you like #Rust and #Cryptography ? Are you looking for an open source project to hack on? Well, I happily invite you to work on ZebraChain with me!

github.com/zebrafactory/zebrac

#Rust #Cryptography #pull_request

2025-04-03

AI Code Reviewer: автоматизация код ревью

Мы, в компании Anymaint, сделали скрипт для код ревью с помощью ChatGPT или Gemini. Это Python-скрипт с открытым исходным кодом, который использует ChatGPT или Gemini для анализа пул-реквестов на GitHub. Он умеет рассказывать о чем вообще пул реквест, выявлять проблемы или автоматически добавлять комментарии в PR. Скрипт доступен на github.com/AnyMaint/code-reviewer под лицензией BSD 3-Clause. О компании AnyMaint AnyMaint — стартап, который занимается созданием веб-системы управления техническим обслуживанием (CMMS) с применением машинного обучения. Мы ориентированы на такие отрасли, как фармацевтика и производство медицинских устройств, где автоматизация мониторинга оборудования и рабочих процессов играет ключевую роль. Разработка требует значительных усилий, и часть задач мы передали автоматическим инструментам, включая AI Code Reviewer. Вручную или через GitHub Actions Скрипт можно запускать через GitHub Actions, но я думаю, что основное использование - ручное. Во первых можно проверить свой PR перед тем, как посылать коллегам, во вторых перед оценкой чьего то PR полезно посмотреть на мнение ChatGPT о чем он вообще и в третьих лучше отсеять вручную комментарии скрипта, которые не релевантны или не интересны. Где взять скрипт? Скрипт доступен на github.com/AnyMaint/code-reviewer под лицензией BSD 3-Clause. Можно скачивать, изменять, использовать. Примеры использования AI Code Reviewer поддерживает несколько режимов работы и параметров. Для запуска вам будут нужны переменные окружения GITHUB_TOKEN для доступа к PR и OPENAI_API_KEY или GOOGLE_API_KEY (смотря какой LLM будете пользоваться)

habr.com/ru/articles/897136/

#code_review #pull_request #github #github_actions #chatgpt #python #ревью_кода #программирование

2025-02-03

I'm flattered! 🙂 In 2002 I completed an MSc in informatics which included around 11K lines of Java code, implementing a niche meshing algorithm. Around 5 years ago I published the code on Github under an MIT licence. And now, out of the blue, it has received a substantial #pull_request ! I didn't think my 20+ year old code would be interesting enough for anyone to bother with.

2024-10-22

[Перевод] Как я использую git

Недавно я пытался объяснить коллеге, какие у меня критерии при формировании пул реквеста — когда стоит объединять что‑либо в один пул реквест, а когда нет. И я заметил за собой фразу «ну, кроме…» несколько раз и решил записать, как я использую git — чтобы разобраться в особенностях моего подхода, как я мог бы улучшить его и, возможно, поделиться чем‑то полезным. Поскольку это интернет, давайте сразу обговорим: то, как я использую git основывается на последних 12 годах работы в компаниях с относительно небольшими (до 50 человек) командами. В каждой из них мы использовали только git и GitHub; изменения выполнялись в отдельных ветках, предлагались в виде пул реквестов и сливались в основную ветку. В последние несколько лет, после введения GitHub squash‑merging , мы использовали его. Я никогда не использовал какую‑либо другую систему контроля версий. Я не могу и не буду сравнивать git с Mercurial, jj, Sapling, и т. д. Итак, вот как я использую git.

habr.com/ru/companies/beget/ar

#git #github #commit #pull_request

2024-04-04

Чему могут научить пул реквесты в чужие проекты

Привет. Гоу на примере игр (Unity и C#) и ассетов к ним разберем на примерах почему тебе может быть полезно вносить вклад в сообщество программистов. Речь пойдет про запросы на внесение изменений через форк проекта.

habr.com/ru/articles/805503/

#pull_request #fork #soft_skills #programming #c#

2024-02-27

[Перевод] Идеальная длина pull request-а – пятьдесят строк

Большинство программистов интуитивно понимают, что изменения в коде лучше делать небольшими порциями, чем большими. Логические аргументы легко приходят на ум: с небольшими pull request-ами (PR) проще работать, в них реже встречаются баги, и период от написания до развертывания у них обычно бывает короче. На этот счет написано несколько статей, которые мне очень нравятся – посмотрите список в конце текста, если захотите почитать еще что-то на данную тему. Но что мы подразумеваем под «небольшими»? Может ли PR оказаться слишком маленьким? И если небольшие PR действительно лучше, то насколько велика разница?

habr.com/ru/companies/producti

#pull_request #инспекция_кода

2024-02-18

Анализ пулл-реквестов через веб-приложение для улучшения код ревью

Год назад в нашей команде решили внедрить средства анализа пулл-реквестов, т.к. некоторые разработчики уделяли мало времени код ревью, в итоге фичи долго не могли оказаться на проде. Выбрали решение на основе Github Action, начали собираться статистику, улучшать процессы, но и столкнулись с ограничениями. Ну а там, где есть недостатки, можно сделать своё веб-приложение, пара недель разработки на Ruby on Rails и минимальный набор функций был реализован в PullKeeper'е . Спустя год доработок функционал приложения значительно улучшился, появились первые сторонние компании, которые стали его использовать и анализировать свои пулл-реквесты.

habr.com/ru/articles/794522/

#github #github_actions #code_review #team_management #pull_request #статистика_в_it

2024-02-05

Шаг за шагом: Как интегрировать ChatGPT для ревью пулл-реквестов на GitHub с помощью GitHub Actions

В статье я поделюсь, как интегрировать ChatGPT для ревью пулл-реквестов на GitHub без покупок иностранных номеров, карт и различных ВПНов, используя, GitHub Actions

habr.com/ru/articles/791610/

#github #code_review #pull_request #chatgpt #github_actions #git #openai #opensourse #gpt #ревью_кода

2023-11-24

[Перевод] Размер пул-реквеста имеет значение

Иногда бывает так, что вы отправляете на проверку пул-реквест, который оказался существенно больше, чем вы ожидали. И у вас возникает вопрос: «Какого же размера он должен быть? Бывает ли идеальный размер? Если бы теоретически можно было полностью его контролировать, то насколько большим его нужно делать?» Вы гуглите, находите множество ресурсов, сайтов и статей наподобие этой, которые анализируют тему и делают примерно такой вывод: «Слишком маленькое количество строк может не отображать полностью изменения, а чрезмерно большой PR может утомить проверяющих, что усложнит выявление проблем или написание осмысленного отзыва» И хотя вы понимаете логику автора, в то же время осознаёте, то теоретический ответ может быть лишь смутным, что «серебряной пули» не существует. Как всегда, в жизни всё сложнее. Однако моя статья будет немного о другом: «Мы проанализируем PR примерно 30 тысяч разработчиков, чтобы проверить, как размер PR коррелирует с временем внедрения, полученными комментариями и отказами во внесении изменений, чтобы найти статистически наилучший размер и понять, что на него влияет.» Пояснение : тем, кто экспериментирует с данными, особенно после прохождения курсов/обучения в сфере данных, приведённое выше может напомнить о фразе «Корреляция не означает причинно-следственной связи». Да, они будут абсолютно правы. Мы попытаемся рассмотреть под разными углами, как эта корреляция варьируется в зависимости от компании, разработчика и общего объёма коммитов кода, а также под другими углами, которые могут помочь нам понять, какие другие значения могут по каким-то причинам отвечать соответствующим паттернам. Однако это «всего лишь» числа и корреляции, они не объясняют своих причин, поэтому любые наши предположения о причинах, скорее, субъективны и не подтверждены научными исследованиями.

habr.com/ru/articles/776144/

#github #пулреквест #pull_request #мердж #version_control_systems

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.04
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst