基于GPT的代碼review助手開發(fā)與應(yīng)用

代碼審查，尤其是提交審查（Pull Request Review）一直以來是軟件研發(fā)過程中頗具挑戰(zhàn)的一環(huán)，對(duì)軟件質(zhì)量和研發(fā)效率都有重要的影響。鑒于GPT 大語言模型在自然語言處理和代碼生成領(lǐng)域的出色表現(xiàn)，人們也嘗試將GPT用于Code Review以提高代碼質(zhì)量和解決該環(huán)節(jié)的效率瓶頸。
然而，有時(shí)效果并不理想，這是由于在Pull Request等場景中上下文不完整、大語言模型生成結(jié)果的隨機(jī)性和缺少規(guī)則配置開關(guān)項(xiàng)等原因，導(dǎo)致在該場景的應(yīng)用遇到了挑戰(zhàn)。本次分享將通過實(shí)際案例介紹如何開發(fā)一個(gè)基于GPT的Code Review Assistant，克服這些挑戰(zhàn)，有效提高軟件研發(fā)的效率和代碼質(zhì)量。
本次分享將深入探討 GPT 在 Code Review 中的應(yīng)用情況、取得的效果，以及其背后的實(shí)現(xiàn)原理和技術(shù)要點(diǎn)。我們還將結(jié)合實(shí)際案例，分析在此過程中踩過的坑，分享經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，并展望未來的發(fā)展趨勢和研發(fā)計(jì)劃。