Как я настроил автоматическое ревью кода на нейросетях и сэкономил неделю в месяц
Читайте свежие статьи в Telegram канале
Вы когда-нибудь ловили себя на мысли, что тратите дни на разбор пулл-реквестов, а хочется скорее дописать фичу и выпить кофе? Я тоже через это прошёл, пока не решил подключить к ревью нейросети. С тех пор мой CI не только собирает и тестирует код, но и выдаёт комментарии по стилю, очевидным багам и уязвимостям. За месяц такая схема освободила у меня как минимум три часа в неделю — и вы тоже можете так сделать
Почему обычное ревью тормозит
Когда мы работаем в команде, каждый PR проходит через пару глаз коллеги. Звучит здорово, но в реальности это часто: “не нравится форматирование”, “этот метод назван неочевидно”, “а давай добавим тест”. Звучит мелко, но всё вместе отнимает часы. Я начал искать автоматические проверки, чтобы упростить жизнь и разгрузить тимлида от рутинных комментов.
Выбор нейросети и интеграция в CI
Я остановился на OpenAI API — он умеет разбирать код и давать развёрнутый фидбэк. Сначала написал простую функцию на Python: она подтягивает последние изменения из PR, отправляет их в нейросеть вместе с промтом “Проведи ревью этого JavaScript-кода” и парсит ответ.
Дальше — дело за оркестрацией. Я добавил этот скрипт в GitHub Actions: каждый раз, когда открывается новый PR или обновляется ветка, Action запускает code-review job. В отчёте появляется блок “AI Review” с комментариями, а разработчик видит сразу, над чем подумать.
Крутые промты для глубокого анализа
Чтобы нейросеть не просто выдавала “ок” или “стоит улучшить переменные”, я прокачал промты:
- Спрашиваю про уязвимости: “Посмотри, нет ли тут SQL-инъекции или XSS-дырок”.
- Задаю тонкие вопросы по архитектуре: “Насколько этот компонент соответствует принципам SOLID?”
- Прошу предложить имена и рефактор-идеи: “Где можно создать вспомогательную функцию и убрать дублирование?”
Чем конкретнее промт, тем полезнее будет ответ. Через пару итераций я получил шаблон, который сразу вставляю в workflow.
Что получилось на практике
В первых PR AI нахватал кучу мелких замечаний: несоответствие стайлгайду, забытые await, очевидные утечки памяти. Коллеги сначала удивлялись, а потом стали проверять AI-комментарии до того, как писать свои. Таким образом рутинное ревью почти полностью ушло в автомат.
Остались только глубокие вопросы по логике и дизайну фич — на них коллеги тратят максимум 30 % времени, а не 100 %.
Ошибки и лайфхаки
Был момент, когда нейросеть предлагала спорные изменения — например, переставить порядок параметров в функции, что ломало обратную совместимость. Я решил фильтровать её советы: в workflow прописал список “только анализ, без автопоправок”. Так AI-комментарии остались подсказками, а я сам решаю, что мёржить.
Ещё один лайфхак — кеширование: если PR меняется незначительно (оформление, коммент), AI-ревью не перезапускается, а берёт прошлый результат. Это экономит квоту API и ускоряет CI.
Больше советов в моем Telegram канале!
Итоги и советы вам
Автоматическое ревью на базе нейросети — это не про замену тимлида, а про разгрузку от однообразных комментариев. Решите автоматизировать хотя бы часть проверок: стили, уязвимости, названия. Настройте ChatGPT API или Copilot-checks в GitHub Actions и начните с простого промта “проверь стиль и безопасность”.
Через месяц вы удивитесь: у вас появится больше времени на действительно творческие задачи, а разработчики получат быстрый фидбэк прямо в PR. Попробуйте и напишите в комментариях, каких ошибок вам помогла избежать ваша AI-система!