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# Einführung
Als Groups nutzen sie KI-Codierungsagenten und -assistenten Kopilot, CursorUnd Claude CodeEntwickler generieren Code schneller als je zuvor. Aber der Überprüfungsprozess hat nicht ganz Schritt gehalten. Pull-Requests bleiben oft tage- oder wochenlang im Leerlauf, der Kontext geht verloren und subtile Fehler entgehen oft der manuellen Überprüfung.
Ein effektiverer Ansatz besteht darin, den Überprüfungsprozess mit KI-Instruments zu verbessern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Linters analysieren moderne KI-Instruments Code im Kontext, erkennen Architekturmuster, identifizieren subtile Logikfehler und geben innerhalb von Sekunden aussagekräftige Empfehlungen. In diesem Artikel werden fünf Instruments zur KI-Codeüberprüfung behandelt, die für unterschiedliche Teamanforderungen einen echten Mehrwert bieten, wie zum Beispiel:
- Umfassende Workflow-Plattformen
- Tiefes Verständnis der Codebasis
- Testgenerierung und Qualitätsanalyse
- Eigenständige Überprüfungsautomatisierung
- Automatisierte Repair-Implementierung
Bei diesem Artikel handelt es sich nicht um eine erschöpfende Liste, sondern vielmehr um einen Überblick über die High-Instruments in diesem Bereich, dargestellt in keiner bestimmten Reihenfolge.
# 1. Arbeitsabläufe mit Graphite neu denken
Bei den meisten KI-Assessment-Instruments handelt es sich lediglich um Bots, die Kommentare zu bestehenden Pull-Requests hinterlassen. Graphit ist eine vollständige Assessment-Plattform, die den gesamten Code-Assessment-Workflow neu überdenkt. Es kombiniert gestapelte Pull Requests (PR) mit KI-gestützter Analyse für schnellere und qualitativ hochwertigere Überprüfungen.
Hier sind die Funktionen, die den Graphite-Agenten für Entwicklungsteams nützlich machen:
- Ermöglicht gestapelte Pull-Anfragen, die große Options in atomare, überprüfbare Blöcke aufteilen, die KI effektiver analysieren kann
- Bietet einen interaktiven KI-Begleiter direkt in Ihrer PR-Oberfläche, wo Sie Fragen stellen und sofort kontextbezogene Antworten erhalten können
- Erstellt automatisch Testpläne und Zusammenfassungen
- Liefert Bewertungen über eine übersichtlichere und schnellere Benutzeroberfläche als die native Benutzeroberfläche von GitHub
Der Graphitführungen Auf dieser Seite finden Sie mehrere praktische Leitfäden, die nach Anwendungsfällen kategorisiert sind. Graphit + KI-Agenten: Testen gestapelter Unterschiede ist auch eine gute Komplettlösung.
# 2. Indizierung von Codebasen mit Greptile
Während die meisten Instruments nur geänderte Zeilen in einer PR analysieren, Greptile erstellt einen umfassenden Wissensgraphen Ihres gesamten Repositorys. Dies erleichtert eine tiefgreifende Kontextanalyse, die verfolgt, wie sich Änderungen auf Ihr gesamtes System auswirken.
Warum Greptile eine Überlegung wert ist:
- Erstellt einen vollständigen Repository-Index, der jede Funktion, Abhängigkeit und historische Änderung in Ihrer Codebasis versteht
- Führt eine modulübergreifende Abhängigkeitsanalyse durch, um potenzielle Breaking Modifications und Auswirkungen auf die Architektur automatisch zu identifizieren
- Nützlich für die Beantwortung komplexer Fragen wie „Welche Dienste hängen von dieser API ab?“ oder „Wie wirkt sich das auf nachgelagerte Systeme aus?“
Der 5-Minuten-Schnellstart Die Dokumentation von Greptile enthält Einrichtungsanleitungen für verschiedene Repository-Größen. Der Greptile in Aktion | Echte Beispiele Auf der Seite finden Sie mehrere Beispiele, die zeigen, wie Graphite in großen Open-Supply-Repositories verwendet wird.
# 3. Verbesserung der Qualität mit Qodo
Qodo verfolgt bei der Codeüberprüfung einen verhaltensorientierten Ansatz, indem es automatisch umfassende Testsuiten generiert und die Codequalität analysiert. Dies hilft Groups, Fehler zu erkennen, bevor sie in die Produktion gelangen.
Das macht Qodo für die Codequalität nützlich:
- Generiert automatisch Komponententests basierend auf Ihren Codeänderungen, einschließlich Randfällen und Randbedingungen, die Sie möglicherweise übersehen
- Bietet eine Verhaltensanalyse, die Funktionseingaben, -ausgaben und potenzielle Fehlermodi untersucht
- Bietet Vorschläge zur Codequalität, die sich auf Wartbarkeit, Lesbarkeit und Greatest Practices konzentrieren
- Integriert sich direkt in Ihren IDE- und PR-Workflow und unterstützt mehrere Programmiersprachen
Kasse Qodos Leitfaden „Erste Schritte“. zur Set up und Einrichtung. Du kannst siehe Dokumentation Weitere Informationen zur Verwendung von Qodo in der CLI-, IDE- und Git-Schnittstelle finden Sie hier.
# 4. Automatisieren Sie Bewertungen mit CodeRabbit
CodeRabbit ist ein beliebter Drittanbieter-Bot, der eine Verbindung herstellt GitHub, GitLaboder Bitbucket. Es bietet umfassende KI-gestützte Bewertungen durch detaillierte PR-Kommentare und eine interaktive Chat-Oberfläche.
Die Funktionen, die CodeRabbit einen Besuch wert machen:
- Erstellt automatisch detaillierte Walkthrough-Zusammenfassungen, wenn Sie eine Pull-Anfrage öffnen, und erklärt, was sich geändert hat und warum
- Führt verschiedene Code-Analysatoren aus, die große Sprachmodelle mit traditionellen Linters kombinieren, um umfassendes Suggestions zu erhalten
- Bietet eine Chat-Schnittstelle in PR-Kommentaren, über die Sie Folgefragen stellen und um Erläuterungen bitten können
- Bietet hochgradig konfigurierbare Regeln, mit denen Sie das Feedbackniveau optimieren und die KI basierend auf den Vorlieben Ihres Groups trainieren können
Der CodeRabbit-Schnellstartanleitung behandelt Einrichtungs- und Konfigurationsoptionen. Ihre Integrationsleitfäden Zeigen Sie, wie Sie eine Verbindung mit verschiedenen Git-Plattformen herstellen und Suggestions-Ebenen anpassen können.
# 5. Überbrückung der Lücke mit Ellipsis
Ellipse schließt die Lücke zwischen Codeüberprüfung und Implementierung, indem automatisch Korrekturen für Prüferkommentare generiert werden. Dies trägt dazu bei, die Hin- und Her-Zyklen zu reduzieren, die die Entwicklung verlangsamen.
Was macht Ellipsis für die Verkürzung der Überprüfungszyklen nützlich?
- Liest Kommentare von Prüfern und setzt angeforderte Änderungen automatisch um
- Generiert Commits mit Fixes, nachdem Checks ausgeführt wurden, um sicherzustellen, dass nichts kaputt geht
- Behält das Verständnis Ihrer Codierungsstandards bei und repliziert konsistente Muster in Ihrer Codebasis
- Funktioniert mit GitHub und unterstützt mehrere Programmiersprachen
Der Installationsanleitung Enthält Anweisungen zur Einrichtung. Der Codeüberprüfung Der Leitfaden erklärt, wie man Ellipsis für Codeüberprüfungen verwendet, welche Arten von Änderungen am besten mit der automatisierten Implementierung funktionieren und vieles mehr.
# Zusammenfassung
KI-gestützte Code-Assessment-Instruments haben sich von experimentellen Add-ons zu wesentlichen Bestandteilen moderner Entwicklungsworkflows entwickelt. Da die Codegenerierung durch KI-Assistenten beschleunigt wird, wird eine intelligente Überprüfungsautomatisierung für die Aufrechterhaltung von Qualität und Geschwindigkeit eher notwendig als non-obligatory.
Welches Werkzeug das richtige ist, hängt jedoch von Ihren spezifischen Herausforderungen ab. Und der Schlüssel liegt darin, das Werkzeug an Ihren Engpass anzupassen.
Fügen Sie einem fehlerhaften Prozess nicht einfach KI-Codeüberprüfungstools hinzu. Wählen Sie stattdessen Instruments, die die Ursachen langsamer Überprüfungen in Ihrem Arbeitsablauf angehen. Beginnen Sie mit einem Software, messen Sie die Auswirkungen auf die Überprüfungszeit und die Codequalität und erweitern Sie von dort aus. Viel Spaß beim Entdecken!
Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Group zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.