code-sniff-ai

code-sniff-ai는 코드 변경 사항을 자동으로 리뷰해주는 쉘 스크립트입니다. 특정 파일 형식에 대해 git diff를 활용하여 변경된 내용을 추출하고, API를 통해 변경된 코드에 대한 리뷰를 제공합니다.

프로젝트 구조

code-sniff-ai
├── .env
├── .env.sample
├── .gitignore
├── README.md
├── example
│   ├── javascript
│   │   └── HelloWorld.js
│   └── python
│       └── hello_world.py
└── run-review.sh

설치 및 설정

0. 지원되는 서비스

• ollama
• OpenAI chatgpt
• Anthropic Claude
• Google Gemini
• groq

1. .env 파일 설정

.env.sample 파일을 참고하여 .env 파일을 생성하고, 필요한 환경 변수들을 설정합니다.

2. 필수 의존성 설치

이 스크립트는 jq가 필요합니다. jq가 설치되어 있지 않다면 아래 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

• Ubuntu/Linux:

  sudo apt-get install jq

• macOS:

  brew install jq

• Windows: Windows에서는 jq 공식 릴리즈 페이지에서 jq.exe를 다운로드하여 사용할 수 있습니다. 다운로드한 파일을 적절한 경로에 저장하고, 해당 경로를 시스템 PATH에 추가합니다.

사용법

코드 리뷰 실행

1. 코드를 수정한 후 변경 사항을 git에 스테이징합니다.

git add .

2. run-review.sh 스크립트를 실행하여 스테이징된 파일에 대한 코드 리뷰를 수행합니다.

./run-review.sh

이 스크립트는 git 저장소의 루트 디렉토리에서 실행되어야 하며, git에 스테이징된 변경 사항에 대해 리뷰를 수행합니다.

지원 파일 확장자

기본적으로 아래 확장자의 파일을 대상으로 리뷰를 수행합니다. 필요에 따라 환경 변수로 추가 설정할 수 있습니다.

• .json
• .xml
• .ts
• .js
• .html
• .vue
• .sh
• .tsx
• .jsx
• .py
• .css

예제

JavaScript 예제

example/javascript/HelloWorld.js 파일에는 간단한 JavaScript 클래스 예제가 포함되어 있습니다.

class HelloWorld {
  constructor() {
    this.message = "Hello, World!";
  }

  sayHello() {
    console.log(this.message);
  }
}

이 코드는 sayHello 메서드를 통해 "Hello, World!" 메시지를 콘솔에 출력하는 간단한 클래스입니다.

Python 예제

example/python/hello_world.py 파일에는 간단한 Python 클래스 예제가 포함되어 있습니다.

class HelloWorld:
    def __init__(self):
        self.message = 'Hello, World!'

    def say_hello(self):
        print(self.message)

if __name__ == "__main__":
    hello = HelloWorld()
    hello.say_hello()

이 코드는 say_hello 메서드를 통해 "Hello, World!" 메시지를 콘솔에 출력하는 간단한 클래스입니다.

Ollama 모델 사전 다운로드

Ollama에서 사용하려는 모델은 미리 ollama pull 명령어를 이용해 다운로드되어 있어야 합니다. 예를 들어, gemma2 모델을 사용하려면 아래 명령어를 실행하여 모델을 다운로드하세요:

ollama pull gemma2

연구가 필요한 내용

1. Git Workflow 자동화

code-sniff-ai를 Git workflow에 통합하여 코드 리뷰 자동화를 더욱 효율적으로 만들 수 있는 방법을 연구 중입니다. 예를 들어, 특정 브랜치에 푸시할 때 자동으로 코드 리뷰가 트리거되도록 하거나, PR 생성 시 자동 리뷰를 실행하는 방법을 모색하고 있습니다. 이러한 통합은 CI/CD 파이프라인에 포함하여 개발 프로세스를 개선할 수 있습니다.

2. 프롬프트 엔지니어링을 통한 품질 개선

코드 리뷰의 정확성과 품질을 향상시키기 위해 프롬프트 엔지니어링을 적용할 수 있는 가능성을 연구하고 있습니다. AI 모델이 더욱 정교한 피드백을 제공할 수 있도록 다양한 프롬프트 구성 방안을 실험 중이며, 이를 통해 코드 리뷰 과정의 효율성을 극대화하고자 합니다.

3. 다양한 시각 혹은 멀티 LLM 추론으로 분석 후 통합된 의견을 도출하기

4. 개발팀의 code flavor 적용하기

5. 상속/구현된 클래스일 경우 관련 인터페이스나 클래스를 함께 보내어 코드가 문맥에 맞게 구현이 되었는지 확인

기여

기여를 원하시면 이 프로젝트를 포크하고, 새로운 브랜치를 생성하여 변경 사항을 반영한 후 풀 리퀘스트를 제출해주세요.

라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스로 라이선스가 부여되었습니다.

참고자료

• Ollama 설치 안내 페이지

기원 (origin)

• 권도언님의 velog 에 포스팅되어있는 Claude로 코드리뷰 경험 개선하기 내용의 fork 버전 입니다.
• 권도언님, 유레카 포인트를 제공해주셔서 감사합니다.😊

사실은...🫢

• 이 프로젝트 코드의 기반은 도언님의 코드이며, 이후 수정/생성된 대부분의 코드와 이미지는 claude 3.5 sonnet, chat-gpt-4o 에 의해 생성된 것임을 밝힙니다.