Đánh Giá Code Tự Động: AI Biến GitHub Actions Thành Trợ Lý Lập Trình!
Lê Lân
1
Tích Hợp Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Vào Quy Trình Review Code Với GitHub Actions Trong 5 Phút
Mở Đầu
Bạn có bao giờ thắc mắc một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT có thể giúp bạn review code hiệu quả đến mức nào chưa? Với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, việc tích hợp LLM vào quy trình phát triển phần mềm đã trở nên dễ dàng và thiết thực hơn bao giờ hết. Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách thiết lập một công cụ review code tự động dựa trên AI chỉ trong vòng 5 phút bằng cách sử dụng GitHub Actions.
Chúng ta sẽ xây dựng một workflow tự động trong GitHub, giúp lấy phần thay đổi mã nguồn trong một pull request (PR) và gửi phần thay đổi này cho ChatGPT để nhận lại phản hồi đánh giá. Phản hồi này sau đó sẽ được tự động đăng lên PR tương ứng, giúp tác giả PR có thể xem xét và cải thiện code dễ dàng hơn.
Nếu bạn có kiến thức cơ bản về JavaScript và hiểu về GitHub Actions, đây chính là bài viết dành cho bạn!
Ý Tưởng Tổng Quan
Cách Hoạt Động
Workflow sẽ chạy mỗi khi có một PR được tạo mới hoặc có commit được đẩy lên PR đang mở.
Sử dụng GitHub CLI để lấy phần diff của PR (các thay đổi code).
Gửi phần diff này tới ChatGPT thông qua một action đơn giản.
Nhận phản hồi đánh giá code từ ChatGPT.
Tự động bình luận lại phản hồi đó trên PR.
Quá trình này mô phỏng một quy trình review code tự động sử dụng AI, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao chất lượng code một cách thông minh.
Điều đặc biệt là bạn không cần phải có đội ngũ reviewer đông đảo, LLM có thể trở thành trợ thủ đắc lực trong việc kiểm tra và gợi ý cải tiến code ngay lập tức.
Bắt Đầu Thiết Lập Công Cụ Review Code Tự Động Bằng AI
Bước 1: Chuẩn Bị API Token Cho LLM
Để gọi API của ChatGPT, bạn cần:
Một token API từ OpenAI hoặc bất cứ nhà cung cấp LLM nào bạn sử dụng.
Quyền thêm secrets vào repository hoặc tổ chức trên GitHub, để bảo vệ token của bạn.
Sau khi có token, hãy thêm OPENAI_API_KEY (hoặc tên tương ứng) vào phần Secrets của repo hoặc tổ chức GitHub.
Bước 2: Tạo Workflow GitHub Actions
Tiếp theo, chúng ta sẽ tạo workflow GitHub Actions để tự động chạy khi mở PR hoặc cập nhật PR.
Checkout PR branch: Lấy mã nguồn PR về máy runner.
Set up Node.js: Chuẩn bị môi trường để chạy các action liên quan Node.js.
Get Diff: Dùng gh pr diff lấy phần thay đổi của PR.
Run AI code review: Gửi phần diff lên OpenAI sử dụng action daves-dead-simple/open-ai-action để nhận phản hồi review của AI.
Comment on PR: Bình luận kết quả review tự động lên PR.
Lợi Ích và Các Kịch Bản Mở Rộng
Lợi ích khi dùng AI để review Code:
Giúp nhận diện lỗi cơ bản, phong cách code, hoặc đề xuất tối ưu.
Tự động hóa các bước review, giảm tải cho reviewer.
Cải thiện chất lượng code ngay từ những bước đầu.
Linh hoạt và dễ dàng mở rộng theo nhu cầu.
Cách mở rộng ý tưởng
Bạn có thể phát triển thêm:
Cho phép lựa chọn mô hình AI hoặc nhà cung cấp khác nhau (OpenAI, Anthropic, v.v.).
Định nghĩa các quy tắc review tuỳ chỉnh cho dự án.
Kết hợp với các công cụ CI/CD khác để tạo pipeline toàn diện.
Gửi alert hoặc báo cáo tổng hợp cho nhóm phát triển.
Nhớ bảo mật: Không để lộ token API hoặc thông tin nhạy cảm trong public repo. Luôn sử dụng GitHub Secrets để lưu trữ an toàn.
Kết Luận
Việc tích hợp một mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT vào quy trình phát triển phần mềm không chỉ giúp bạn tối ưu thời gian review code mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm. Sử dụng GitHub Actions là cách dễ dàng và nhanh chóng để hiện thực hóa ý tưởng này.
Hãy thử triển khai công cụ review code bằng AI ngay hôm nay để trải nghiệm sự khác biệt!
Nếu bạn thấy bài viết hữu ích, đừng quên chia sẻ và áp dụng cho dự án của mình. Tiếp tục khám phá và cải tiến ý tưởng để hỗ trợ đội ngũ phát triển hiệu quả hơn mỗi ngày!