Bangun Alur Kerja Tinjauan Kode AI Anda Sendiri dalam 5 Menit dengan GitHub Actions

Tinjauan kode adalah praktik penting dalam pengembangan perangkat lunak yang membantu meningkatkan kualitas kode, mengurangi bug, dan menyebarkan pengetahuan di antara anggota tim. Namun, tinjauan kode manual dapat memakan waktu dan tenaga. Untungnya, dengan bantuan kecerdasan buatan (AI) dan otomatisasi, kita dapat secara signifikan menyederhanakan dan mempercepat proses ini. Dalam posting blog ini, kita akan membahas cara membangun alur kerja tinjauan kode AI Anda sendiri dalam 5 menit menggunakan GitHub Actions.

Mengapa Menggunakan AI untuk Tinjauan Kode?

Sebelum kita masuk ke detail teknis, mari kita pahami mengapa menggunakan AI untuk tinjauan kode itu bermanfaat:

1. Peningkatan Kualitas Kode: AI dapat mendeteksi bug, kerentanan keamanan, dan pelanggaran gaya kode yang mungkin terlewatkan oleh mata manusia.
2. Penghematan Waktu: Otomatisasi tinjauan kode membebaskan pengembang untuk fokus pada tugas yang lebih kompleks dan kreatif.
3. Konsistensi: AI menerapkan aturan dan standar kode secara konsisten di seluruh basis kode.
4. Pembelajaran Berkelanjutan: Model AI dapat dilatih untuk mengidentifikasi pola dan masalah tertentu dalam basis kode Anda, yang membuatnya semakin efektif dari waktu ke waktu.
5. Umpan Balik Awal: AI dapat memberikan umpan balik langsung kepada pengembang saat mereka menulis kode, membantu mereka memperbaiki kesalahan sebelum mereka melakukan commit.

Prasyarat

Sebelum memulai, pastikan Anda memiliki yang berikut:

1. Akun GitHub: Anda memerlukan akun GitHub untuk membuat repositori dan menggunakan GitHub Actions.
2. Repositori Kode: Anda memerlukan repositori kode yang ingin Anda tinjau.
3. Pengetahuan Dasar tentang YAML: GitHub Actions didefinisikan menggunakan file YAML. Pengetahuan dasar tentang sintaks YAML akan membantu Anda memahami dan menyesuaikan alur kerja.

Langkah 1: Memilih Alat Tinjauan Kode AI

Ada beberapa alat tinjauan kode AI yang tersedia yang dapat diintegrasikan ke dalam GitHub Actions. Beberapa opsi populer meliputi:

• SonarQube: Alat populer untuk analisis kualitas kode statis yang mendukung berbagai bahasa pemrograman.
• DeepSource: Platform yang menyediakan analisis otomatis untuk kualitas kode, keamanan, dan kinerja.
• CodeClimate: Alat yang mengotomatiskan tinjauan kode dengan memberikan umpan balik tentang gaya kode, kompleksitas, dan potensi bug.
• LGTM.com (Semmle): Platform analisis kode yang mengidentifikasi kerentanan keamanan dan masalah kode lainnya.
• GitHub Code Scanning: Fitur bawaan GitHub yang memindai kode Anda untuk kerentanan keamanan dan kesalahan kode.

Untuk tutorial ini, kita akan menggunakan SonarQube sebagai contoh. Namun, prinsip yang sama dapat diterapkan untuk alat lain.

Langkah 2: Mengatur SonarQube (Jika Diperlukan)

Jika Anda memilih SonarQube, Anda perlu menyiapkan instance SonarQube. Anda dapat menggunakan SonarCloud (versi cloud gratis) atau menginstal SonarQube di server Anda sendiri. Untuk kesederhanaan, kita akan menggunakan SonarCloud.

1. Buat Akun SonarCloud: Kunjungi SonarCloud dan buat akun.
2. Impor Repositori GitHub Anda: Ikuti petunjuk di SonarCloud untuk mengimpor repositori GitHub Anda.
3. Buat Token: Buat token untuk otentikasi GitHub Actions. Buka “My Account” -> “Security” dan buat token baru. Simpan token ini dengan aman.

Langkah 3: Membuat File GitHub Actions Workflow

GitHub Actions didefinisikan dalam file YAML yang disimpan di direktori .github/workflows di repositori Anda. Buat file baru bernama .github/workflows/code-review.yml dengan konten berikut:

“`yaml
name: AI Code Review

on:
pull_request:
branches: [ main ] # Ganti dengan cabang utama Anda

jobs:
sonarqube:
name: SonarQube Analysis
runs-on: ubuntu-latest

steps:
– uses: actions/checkout@v3 # Checkout kode Anda
with:
fetch-depth: 0 # Secara tak terduga diperlukan untuk properti SCM

– name: Set up JDK 11
uses: actions/setup-java@v3
with:
java-version: ’11’
distribution: ‘temurin’

– name: Cache SonarQube packages
uses: actions/cache@v3
with:
path: ~/.sonar/cache
key: ${{ runner.os }}-sonar
restore-keys: ${{ runner.os }}-sonar

– name: Cache Maven packages
uses: actions/cache@v3
with:
path: ~/.m2
key: ${{ runner.os }}-m2-${{ hashFiles(‘**/pom.xml’) }}
restore-keys: ${{ runner.os }}-m2

– name: Run SonarQube analysis
env:
GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} # Diperlukan untuk dekorasi PR, harus dipicu oleh PR
SONAR_TOKEN: ${{ secrets.SONAR_TOKEN }} # Ganti dengan token SonarCloud Anda
run: |
mvn -B verify sonar:sonar -Dsonar.projectKey= -Dsonar.organization=

“`

Penjelasan:

• name: AI Code Review: Menentukan nama alur kerja.
• on: pull_request: Memicu alur kerja ini pada setiap permintaan pull ke cabang main. Anda bisa mengganti `main` dengan nama cabang utama anda.
• jobs: sonarqube: Mendefinisikan pekerjaan bernama sonarqube yang akan dijalankan pada agen Ubuntu terbaru.
• steps: Daftar langkah yang akan dijalankan dalam pekerjaan.
• actions/checkout@v3: Mengambil kode dari repositori. `fetch-depth: 0` penting untuk analisis sejarah kode yang akurat oleh SonarQube.
• actions/setup-java@v3: Mengatur JDK 11, yang mungkin diperlukan untuk analisis SonarQube bergantung pada bahasa yang digunakan.
• actions/cache@v3: Mencache paket SonarQube dan Maven untuk meningkatkan kecepatan build.
• mvn -B verify sonar:sonar: Menjalankan analisis SonarQube menggunakan Maven. Ganti <your_project_key> dan <your_organization_key> dengan kunci project dan organisasi SonarCloud Anda.
• GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}: Memberikan token GitHub yang diperlukan untuk mendekorasi permintaan pull dengan hasil analisis.
• SONAR_TOKEN: ${{ secrets.SONAR_TOKEN }}: Memberikan token SonarCloud Anda.

Langkah 4: Mengatur Rahasia GitHub

Anda perlu menyimpan token SonarCloud Anda sebagai rahasia GitHub agar aman dan tidak terekspos dalam file alur kerja. Ikuti langkah-langkah ini:

1. Buka Repositori GitHub Anda: Navigasikan ke repositori Anda di GitHub.
2. Buka “Settings” -> “Secrets” -> “Actions”: Di repositori Anda, klik tab “Settings”, lalu “Secrets”, lalu “Actions”.
3. Tambahkan Rahasia Baru: Klik “New repository secret”.
4. Nama: Masukkan SONAR_TOKEN.
5. Nilai: Masukkan token SonarCloud Anda.
6. Klik “Add secret”.

Langkah 5: Memicu Alur Kerja dan Meninjau Hasil

Sekarang Anda telah mengatur alur kerja Anda, setiap kali Anda membuat permintaan pull ke cabang main, alur kerja akan dipicu dan analisis SonarQube akan dijalankan. Setelah analisis selesai, Anda dapat melihat hasilnya di:

• SonarCloud: Periksa project Anda di SonarCloud untuk detail lengkap tentang kualitas kode, kerentanan, dan bug.
• Permintaan Pull GitHub: SonarQube akan mendekorasi permintaan pull Anda dengan komentar yang menunjukkan masalah kode yang ditemukan.

Contoh untuk Alat Tinjauan Kode AI Lainnya

Di bawah ini adalah contoh singkat bagaimana Anda dapat menggunakan alat tinjauan kode AI lainnya dengan GitHub Actions. Perlu diingat bahwa Anda mungkin perlu menginstal alat-alat ini sebagai bagian dari alur kerja jika tidak disediakan sebagai aksi GitHub.

DeepSource

“`yaml
name: DeepSource Analysis

on:
push:
branches: [ main ]
pull_request:
branches: [ main ]

jobs:
deepsource:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
– uses: actions/checkout@v3
– name: Run DeepSource
uses: DeepSource/deepsource-github-action@v1
with:
deepsource_api_token: ${{ secrets.DEEPSOURCE_API_TOKEN }} # Ganti dengan token API DeepSource Anda
“`

CodeClimate

“`yaml
name: Code Climate Analysis

on:
push:
branches: [ main ]
pull_request:
branches: [ main ]

jobs:
codeclimate:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
– uses: actions/checkout@v3
– name: Run Code Climate
uses: codeclimate/codeclimate-action@v3
env:
CC_TEST_REPORTER_ID: ${{ secrets.CC_TEST_REPORTER_ID }} # Ganti dengan CC_TEST_REPORTER_ID Anda
“`

Praktik Terbaik untuk Alur Kerja Tinjauan Kode AI

Untuk memaksimalkan manfaat dari alur kerja tinjauan kode AI Anda, pertimbangkan praktik terbaik berikut:

1. Konfigurasi yang Tepat: Pastikan alat analisis kode Anda dikonfigurasi dengan benar untuk memenuhi kebutuhan khusus project Anda. Ini mungkin melibatkan menyesuaikan aturan, ambang batas, dan pengecualian.
2. Umpan Balik Cepat: Konfigurasikan alur kerja Anda untuk memberikan umpan balik cepat kepada pengembang. Idealnya, analisis kode harus berjalan secara otomatis setiap kali kode baru didorong ke repositori atau permintaan pull dibuat.
3. Integrasi dengan IDE: Integrasikan alat analisis kode Anda dengan lingkungan pengembangan terpadu (IDE) pengembang. Ini memungkinkan pengembang untuk menerima umpan balik tentang kualitas kode mereka secara real-time saat mereka menulis kode.
4. Tindakan yang Dapat Ditindaklanjuti: Pastikan bahwa umpan balik yang disediakan oleh alat analisis kode dapat ditindaklanjuti. Ini berarti memberikan informasi yang jelas dan ringkas tentang masalah yang diidentifikasi, serta rekomendasi tentang cara memperbaikinya.
5. Continuous Improvement: Tinjau dan tingkatkan alur kerja tinjauan kode AI Anda secara teratur. Ini mungkin melibatkan menyesuaikan konfigurasi alat analisis kode, menambahkan aturan baru, atau mengintegrasikan alat baru.
6. Pelatihan Tim: Latih tim Anda tentang cara menggunakan dan memahami umpan balik yang disediakan oleh alat analisis kode. Ini akan membantu memastikan bahwa mereka dapat secara efektif menggunakan alat-alat ini untuk meningkatkan kualitas kode.

Tips Tambahan

• Konsiderasikan Menggunakan Beberapa Alat: Tidak ada satu alat yang sempurna. Pertimbangkan untuk menggabungkan beberapa alat analisis kode untuk mendapatkan cakupan yang lebih komprehensif.
• Fokus pada Masalah yang Paling Penting: Alat analisis kode dapat menghasilkan banyak umpan balik. Prioritaskan untuk memperbaiki masalah yang paling penting terlebih dahulu, seperti kerentanan keamanan dan bug kritis.
• Jangan Terlalu Bergantung pada Otomatisasi: Tinjauan kode AI adalah alat yang berharga, tetapi itu tidak boleh menggantikan tinjauan kode manual. Tinjauan kode manual masih penting untuk mengidentifikasi masalah yang mungkin terlewatkan oleh alat otomatis, serta untuk menyebarkan pengetahuan dan membangun kolaborasi tim.
• Gunakan Pengecualian dengan Bijak: Dalam beberapa kasus, Anda mungkin perlu mengecualikan kode tertentu dari analisis. Namun, gunakan pengecualian dengan bijak dan hanya ketika benar-benar diperlukan.
• Dokumentasikan Alur Kerja Anda: Dokumentasikan alur kerja tinjauan kode AI Anda, termasuk alat yang Anda gunakan, konfigurasi, dan praktik terbaik. Ini akan membantu memastikan bahwa alur kerja dipahami dan dipelihara dengan baik dari waktu ke waktu.

Kesimpulan

Membangun alur kerja tinjauan kode AI dengan GitHub Actions dapat secara signifikan meningkatkan kualitas kode Anda, menghemat waktu, dan meningkatkan konsistensi. Dengan mengikuti langkah-langkah yang diuraikan dalam posting blog ini, Anda dapat dengan mudah mengintegrasikan tinjauan kode AI ke dalam proses pengembangan Anda dan menuai manfaatnya. Ingatlah untuk terus meninjau dan meningkatkan alur kerja Anda untuk memastikan bahwa ia tetap efektif dan relevan dengan kebutuhan project Anda.

Dengan mengotomatiskan tinjauan kode dengan AI, Anda dapat membebaskan pengembang Anda untuk fokus pada tugas yang lebih kompleks dan kreatif, yang mengarah pada produk perangkat lunak yang lebih baik dan tim pengembangan yang lebih bahagia.

Sumber Daya Tambahan

• GitHub Actions Documentation
• SonarCloud
• DeepSource
• CodeClimate