Но есть небольшие трения или неудобства:
- нужно ждать пока бот сделает review. Минуту, или две, или пять. Звучит не очень долго (особенно по сравнению с человеческим code review), но отметим этот пунктик;
- нужно настроить этого бота: прописать какие-то системные инструкции, предоставить документацию по проекту. Неподготовленный AI напишет поверхностно и совсем не то, что реально ценно для проекта. Решаемо, но надо проделать подготовительную работу.
Недавно открыл для себя практику локального Code Review с AI непосредственно в моём редакторе кода:
- прогоняю Code Review, ещё до того, как сделал commit (не нужно ни пушить, ни PR создавать, сокращаю телодвижения)
- можно внести исправления и ещё раз запустить
- работает быстрее, чем на сайте через Pull Request, не надо ждать пока бот раскачегарится и подхватит, не теряю фокус на задаче
- и самое главное: AI Code Review запущенный из редактора даёт реально ценные советы, потому что в локальном редакторе у меня уже настроены guidlines/memories/и прочие техники формирующие контекст, прописаны ссылки на документацию.
Промпт простой:
Выполни команду git --no-pager diff main и проведи Code Review для моей ветки:
⁃ Проверь на логические ошибки и ошибки кодирования
⁃ Если есть комментарии, сравни что описано в комментариях с тем что реально реализовано
⁃ Проверь семантику выбранных имён переменных и методов
⁃ Проверь на оптимальность SQL запросов и алгоритмов
Не вноси изменения в код, только проверь и дай отчёт.
По хорошему надо бы построить грамотный CI процесс с включением AI Code Review.