CI+GPT双引擎驱动，开启AI代码评审新纪元

京东技术

发布于 2024-06-11 18:07:51

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发布于 2024-06-11 18:07:51

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01 、现状问题

在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！

代码评审 Code Review 是提高代码质量、促进团队合作、知识间共享的关键环节，对于系统代码质量和稳定性都至关重要。

【人为代码评审（Code Review）】存在很多弊端
时间消耗大：代码评审是一个耗时的过程，特别对于大型项目和复杂的代码更是如此。
无档期：评审者无时间会造成研发卡点。
一致性缺乏：不同的审查者可能会有不同的编码标准和偏好，这可能导致代码审查的反馈缺乏一致性，给开发者带来混淆。
可能遗漏错误：人为审查的过程中可能会因为疲劳、疏忽或知识限制而遗漏一些错误，尤其是对于难察觉的逻辑错误和性能问题。
主观性：代码审查很容易受到审查者个人偏好和情绪的影响，有时可能会导致不必要的争议。

02 、分析原因

理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将

🤔人为代码评审存在的弊端主要源于人力的局限性（如疲劳、无时间、主观偏见、认知局限等）。这些因素共同作用导致审查过程中可能出现的时间效率低、一致性差、错误遗漏和主观性问题。

🗣用五个词语总结： 易疲劳 主观偏见 规范少 沟通难 知识缺

03 、采取措施

理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将

🤖 利用AI大模型进行代码评审，可以显著提高效率、减少人为错误，通过自动化分析和建议，弥补人为评审的局限性。同时还能促进代码一致性和质量，但需要适当的人机协作模式以充分发挥其潜力。

将GPT嵌入到CI实时code review 助研发一臂之力。
提高效率：自动化审查过程大大减少了人工审查所需的时间，加快了开发周期。
增强准确性：AI模型可以持续学习，减少人为疏漏，提高代码审查的准确性和质量。
一致性保障：确保代码遵循最佳实践和项目规范，整体一致性。
即时反馈：开发者可以即时获得反馈，快速修正问题，不卡点。
知识共享：AI评审过程中的建议可以作为学习资源，帮助开发团队提升编码水平。

底层依赖：京东言犀大模型、行云流水线（云原生）、单元测试脚本、coding 代码评审机制（webhook）

*注：“咚咚”为京东内部协同办公平台，下同；

04 、实践步骤

理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将

4.1 接入京东言犀大模型（行业内类ChatGPT大模型均可）

图为京东言犀大模型Chatrhino

4.2 内置AI Review脚本（Git代码库API打通）

1、调用coding API（获取MR的commit起止点）

2、调用coding API（获取本次代码diff）

3、调用GPT- API（京东大模型）

代码评审脚本和流水线模版连接： https://3.cn/10giI-vdG：目前支持的模型有Chatrhino、Chatrhino-JingYan 其它模型持续集成中。

‍‍AiCodeReview.java 脚本案例（java语言-junit5版本）粘贴到自己代码库中即可

📢注意：不必须依赖junit5，可以自行切换junit4，demo只是提供框架思路，落地后可根据代码库场景优化脚本！

替换几个变量：

① API Token

② PROJECT_ID：替换为您的Git 应用id（如下查看）

③ 大模型api-key：替换为您的key（查看4.1部分）

核心脚本逻辑步骤如下示例：‍

void aiCodeReviewByChatrhino() {
    //1、get mr
    String mergeRequest = System.getProperty("mergeRequest");
    if (mergeRequest == null) return;

    System.out.println("【流水线触发MergeRequest】------------------------------------------------ " + mergeRequest);

    //2、get coding diff
    String codeDiff = getCodingDiff(mergeRequest);
    System.out.println("【coding的diff内容】------------------------------------------------" + codeDiff);

    //3、gpt code review
    String result = gptReview(codeDiff);
    System.out.println("【京东言犀大模型评论】------------------------------------------------" + result);

    //4、output review content
    note(objectMapper.readTree(result).get("choices").get(0).get("message").get("content").asText(), mergeRequest);
    System.out.println("【coding评审note记录】------------------------------------------------" + noteContent + "-----------------------------------------------");
}

✋脚本内设定AI人设（content字段）：根据自己需求定义prompt

比如你想用于分析本次改动业务语义、或者专注于找bug、亦或者代码写法是否规范等

4.3 搭建CI流水线（持续集成）

① 新建流水线：导入AI流水线脚本模版yaml 创建AI Code Review机制

流水线原子：【下载代码】+【java编译】+【咚咚通知】

‍② 原子参数配置修改：【下载代码原子】+【maven编译原子】改为自己代码库和脚本路径

【咚咚通知原子】默认配置即可，📢 提交代码研发

✍️ 同部门下建议独立脚本代码库，projectID动态传入，不同应用可实现《一键式接入》（只需导入流水线即可实现AI评审）-DprojectId=${globalParams.user.WEBHOOK_ATTR_PROJECT_ID}

分支：${globalParams.user.BRANCH} 相对目录（脚本放置位置）：${globalParams.system.APP_IDENTIFIER}

mvn test -Dtest=com.jdwl.wms.common.AiCodeReview -DmergeRequest=${globalParams.user.WEBHOOK_ATTR_MERGE_REQUEST_ID} -DfailIfNoTests=false -Dmaven.test.failure.ignore=true

③【触发设置】绑定自己代码库，MR Create/Updated 事件（原因：coding的push操作统一触发mr create/update操作）