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前言

在日常开发过程中， code review 是软件开发过程中的关键步骤。它可以帮助开发人员发现代码中的错误，提高代码质量，并促进团队间的知识共享。然而，代码审查过程往往需要大量的时间和精力以及 code review 代码质量的问题。

自动化代码审查可以帮助解决这些问题。通过使用机器学习模型，如 GPT (Generative Pretrained Transformer)，我们可以自动审查代码，找出潜在的问题，提高代码审查的效率和准确性。此外，自动化代码审查可以减轻开发人员的负担，有更多的时间专注于其他重要的任务。

实现思路

使用 GPT 和 GitHub 进行自动化代码审查的思路大体如下：

1. 1. DIFF 信息获取：我们使用 GitHub API 获取 Pull Request（PR）的信息，包括代码 diff。

2. 2. GPT 处理：我们将这些信息提供给 GPT 模型，获取模型对代码变更的审查建议。

3. 3. 评论处理：最后，我们将这些建议通过 GitHub API 提交到 PR 中作为评论。

这个过程可以使用脚本来自动化，从而在每次 PR 提交时自动进行代码审查（可借助 CI/CD , 或 Github Action）。

本文主要写 code review 的具体过程如何实现，而对于调用时机的话，本文暂不涉及。

以上我们可以大概得到下方的伪代码

export async function autoCodeView(pullNumber: number) {
    // 1. get pull request info
    const pr = await getPRInfo(owner, repo, pullNumber);
    if (!pr) {
        log(`It's failed to get pr info, please retry the get pr info api.`);
        return;
    }
    // 2. get compareCommits
    const compareCommits = await getCompareCommits(owner, repo, pr);
    if (!compareCommits || compareCommits.files?.length === 0 || compareCommits.commits?.length === 0) {
        log(`No commit info.`);
        return ;
    }
    const { files: changedFiles = [], commits } = compareCommits;
    // 3. generate review comment
    generateReviewComment(changedFiles, commits, pullNumber);
}

技术实现

上方讲完了思路，下方我们来具体讲下技术实现。

这里列举用到的文档：

• • Github Access Token: https://docs.github.com/zh/authentication/keeping-your-account-and-data-secure/managing-your-personal-access-tokens

• • ChatGPT-NPM: https://www.npmjs.com/package/chatgpt#usage---chatgptapi

• • ockokit-NPM: https://www.npmjs.com/package/octokit

1. 获取 PR 信息

我们使用 GitHub 的 REST API 来获取 PR 的信息。下面是使用 Octokit 库来实现的代码。

注意：这里我们主要是获取 pr 中 changeFiles 、 commits ，从而去获取每个文件的改动点，从而可以实现得到每个文件 patch 的元信息，以便给 GPT 处理。

const octokit = new Octokit({
  auth: process.env.GITHUB_TOKEN || 'Your Github Token',  // Replace with your GitHub Personal Access Token
});
async function getPRInfo(owner: string, repo: string, pull_number: number) {
  try {
    const { data: pr } = await octokit.rest.pulls.get({
      owner,
      repo,
      pull_number
    });
    return pr;
  } catch {
    return undefined;
  }
}
async function getCompareCommits(owner: string, repo: string, pr: Record) {
  try {
    return (await octokit.repos.compareCommits({
      owner,
      repo,
      base: pr.base.sha,
      head: pr.head.sha
    })).data;
  } catch {
    return undefined;
  }
}
export async function autoCodeView(pullNumber: number) {
  // 1. get pull request info
  const pr = await getPRInfo(owner, repo, pullNumber);
  // 2. get compareCommits
  const compareCommits = await getCompareCommits(owner, repo, pr);
  const { files: changedFiles = [], commits } = compareCommits;
  // 3. generate review comment
  generateReviewComment(changedFiles, commits, pullNumber);
}

2. 获取 GPT 的审查建议

我们需要使用 GPT 模型来获取对代码变更的审查建议。这需要实现一个 GPT 助手类并提供一个 code review 方法，该方法将问题发送到 GPT 并返回答案：

注意，这里要注意做好拆分， GPT 的 code review 仅仅只做代码分析，不应该耦合 github 或其他变量信息，理论上，他应该输入一个 patch 字符串，返回 修改建议 字符串。

• • 输入：接受 patch 字符串，并且内部处理逻辑不应该耦合平台信息下。

• • 输出：拿到对应返回的输出建议。（这里其实更好的话，可以加工一下输入格式）

import { ChatGPTAPI } from 'chatgpt';
class ChatBot {
  private chatAPI: any;
  constructor(apiKey?: string) {
    this.chatAPI = new ChatGPTAPI({
      apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY || apiKey,
      apiBaseUrl:  process.env.OPENAI_API_BASE_URL || 'https://api.openai.com/v1',
      completionParams: {
        model: 'gpt-3.5-turbo',
        temperature: 0,
        top_p: 1,
      },
    });
  }
  private generatePrompt = (patch: string) => {
    const prompt =
      'Below is a code diff, please help me do a code review, 没有修改意见的可以返回直接返回 OK, 如果有修改意见，请用中文哈:';
    return `${prompt}:
    ${patch}
    `;
  };
  async codeReview(patch: string) {
    const prompt = this.generatePrompt(patch);
    const res = await this.chatAPI?.sendMessage(prompt);
    return res.text;  
  }
}
export default ChatBot;

后续直接调用接口即可。

const bot = new ChatBot();
const suggestion = bot.codeReview(patch);

提交 review 建议到 PR

我们使用 GitHub API 将 code review 建议提交到 PR。

• • 获取 code review 建议信息：调用 bot.codeReview API。

• • 提交 code review 建议 到 PR：调用 createReviewComment API。

async function generateReviewComment(changedFiles: any, commits: any, pullNumber: number) {
  changedFiles.forEach(async changedFile => {
    const { patch } = changedFile;
    if (changedFile.status !== 'modified' && changedFile.status !== 'added') {
      return;
    }
    if (!patch || patch.length > (process.env.MAX_BATCH_LENGTH || 200000)) {
      console.log(
        `${changedFile.filename} skipped caused by its diff is too large`
      );
      return;
    }
    const res = await autoReviewBot.codeReview(patch);
    if (!res) {
      return
    }
    await createReviewComment({
      repo,
      owner,
      pullNumber,
      commit_id: commits[commits.length - 1].sha,
      path: changedFile.filename,
      body: res,
      position: patch.split('\n').length - 1,
      pull_number: pullNumber,
    } as any);
  });
}

最终效果：https://github.com/hua-bang/chatGPT-bot/pull/2/files

总结

自动化代码审查可以帮助开发团队提高代码质量和开发效率。通过使用 GPT 模型和 GitHub API，我们可以实现自动化的代码审查过程。

上方仅仅实现了一个很简单的 demo, 还有很多优化的空间。比如：

• • 自动化：结合 CI/CD, Github Action 实现全自动化。

• • 定制化：让 GPT 结合团队内部规范去做 Code Review 。

• • 持久化：持久化从而实现增量代码的 Code Review 。

• • 自愈化：既让能自动 CR, 那能不能自己修改代码提 MR 。

但是，这些优化点往往需要结合实际情况，同时也需要时间精力吧，这也是为什么本文只实现最简单 demo 的原因。

很多优化点是值得我们思考的，同时， GPT 在研发层面的一些优化结合，我觉得也是能值得我们思考的。有兴趣和想法的同学，可以在评论区留言一起讨论哈。

参考资料

• • anc95/ChatGPT-CodeReview: https://github.com/anc95/ChatGPT-CodeReview/tree/main

• • 项目 demo: https://github.com/hua-bang/AIGC/blob/master/creative/src/auto-review/index.ts

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• • 公众号：华铧同学

• • Github: https://github.com/hua-bang