gitlab webhook

ChatGPT+ 极狐 GitLab

ai-code-review 环境

• 基本条件：机器能够访问 api.openai.com，且与极狐 GitLab 机器网络可互相访问。

• *Linux / MacOS / Unix：
  Docker 安装：若未安装 Docker，可使用命令 curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker 进行安装。
  运行程序：使用命令 docker run -itd -p 8888:8888 --restart=always --name ai-code-review -e gitlab_private_token=“<你的GitLab Token>” -e language=“Chinese” -e openai_api_key=“<你的OpenAI Token>” -e acr_license=“test” satomic/ai-code-review:20230321 启动程序，需将其中的 Token/License 参数替换为实际参数。

极狐 GitLab Webhook 配置

• 在极狐 GitLab 中，对需要进行 AI code review 的 group 或 project 进行配置，建议使用 group 级别的 webhook，这样 group 内所有项目的 MR 都会被 AI 审查，无需为每个 project 重复配置。

• 配置完成后，每次合并请求产生及变化时，都会在 webhook 发送记录中看到相应记录。

ChatGPT 评审效果

Review 效果示例可访问 Public 演示仓库 AI 自动 MR 评审演示。(见连接展示)

定义自己的评审机器人

• 前文中的自动化评审机器人封装在 docker 镜像中，其角色声明为资深编程专家，以精炼、严厉的语气给出审查建议。

• 如果想让机器人“注入感情”，可以自定义角色声明，例如定义一个傲娇少女来评审。

• 创建 ai_code_review.py 文件，编写代码实现自动化评审功能，核心函数包括：
  （1）ai_code_review：调用 openai.ChatCompletion.create() 方法基于预设 prompt 角色发起对话，得到评审结果。
  （2）comment：调用 .merge_request.notes.create() 方法将评审内容追加到 MR 中。

• 单次评审的使用方式为传递对应参数实例化 AICodeReview 对象并调用相应方法。

参考

• 玩转 ChatGPT+ 极狐 GitLab｜自动化的 MR 变更评审来了

MCP

• ai-code-reviewer

参考

• 【深度揭秘】AIGC驱动下的大模型+知识库集成：Code Review的高效实践