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Ferramenta para análise de código e automação de PRs com CrewAI.

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Project description

CodeWise- é uma ferramenta de linha de comando que utiliza o poder de modelos de linguagem (via CrewAI) para automatizar a criação e o enriquecimento de Pull Requests no GitHub.

Funcionalidades Principais

  • Geração de Título: Cria títulos de PR claros e concisos seguindo o padrão Conventional Commits.
  • Geração de Descrição: Escreve descrições detalhadas baseadas nas alterações do código.
  • Análise Técnica: Posta um comentário no PR com um resumo executivo das melhorias de arquitetura, aderência a princípios S.O.L.I.D. e outros pontos de qualidade.
  • Automação Completa: Integra-se ao seu fluxo de trabalho Git para rodar automaticamente a cada git push.

Pré-requisitos para serem instalados antes de tudo

Antes de começar, garanta que você tenha as seguintes ferramentas instaladas em seu sistema:

  1. Python (versão 3.11 ou superior)
  2. Git
  3. GitHub CLI (gh): Após instalar, logue com sua conta do GitHub executando "gh auth login" no seu terminal. (só precisa uma vez no pc)

========================================================COMO INSTALAR====================================================================================================================== #Após instalar os pré requisitos, aqui está como funciona a criação do ambiente virtual no repositório que for usar, para evitar conflitos das dependências de lib.

    • Você fará isso apenas uma vez no repositório novo --> Escolha um repositório git já configurado, abra o terminal na raiz e comece:

Crie e Utilize um Ambiente Virtual

Para evitar conflitos com outros projetos Python, é altamente recomendado usar um ambiente virtual. Pense nisso apenas para este projeto, mantendo seu sistema principal limpo.

1.1. Para Criar o Ambiente: Execute este comando uma única vez. Ele cria uma pasta chamada .venv com uma instalação limpa do Python dentro.

py -m venv .venv / python3 -m venv .venv (Linux)

1.2. Para Ativar o Ambiente: Sempre que for trabalhar no projeto, você precisa ativar o ambiente.

..venv\Scripts\activate ou source venv/bin/activate

Você saberá que funcionou porque o início da linha do seu terminal mudará, mostrando (.venv) antes do caminho ou o nome que foi escolhido.

1.3. Para Desativar o Ambiente :

Quando terminar de usar, você pode desativar o ambiente simplesmente digitando:

deactivate

O (.venv) desaparecerá do seu terminal, indicando que você voltou ao seu sistema normal sem a lib.

========================================================================================================================================================================================= ================================================================Como USAR================================================================================================================

Para cada repositório Git em que você desejar usar a automação, basta fazer uma configuração inicial.

Passo 1: vá até o seu Repositório

Exemplo: configurando para o projeto C_lib

cd /caminho/para/seu/C_lib

Instale a lib com o comando "pip install codewise" ou "py -m pip install codewise" (pode demorar um pouco aqui)

após instalar a lib, você pode confirmar se está tudo certo com o comando codewise-help!

depois disso basta apenas ativar os pré-hooks automatizados com o comando codewise-init --all e pronto

Passo 2: Ative a Automação

Para ativar AMBAS as automações

codewise-init --all

Você verá uma mensagem de sucesso confirmando que a automação está ativa. (Opcional: use o comando com --commit para ativar apenas a análise rápida ou --push para ativar apenas a automação de PR).

Após estes passos, a ferramenta estará instalada e pronta para ser configurada em qualquer um dos seus projetos (idealmente sempre crie o ambiente virtual na pasta raiz toda vez que for criar um repositório novo para usar a ferramenta e evitar conflitos).

CONFIG DO .ENV no repositório

Configuração obrigatória

Antes de usar o CodeWise, você precisa configurar sua chave da API do Google Gemini.

  1. No repositório que você está desenvolvendo, crie um arquivo chamado .env
  2. Copie e cole e de um CTRL+S para salvar:

GEMINI_API_KEY=sua-chave do gemini MODEL_NAME=gemini/gemini-2.0-flash

Você pode criar esse arquivo com:

  • Windows:

    notepad .env

-Linux/macOS:

touch .env && nano .env

  1. Após salvar, está tudo pronto. Considerando que seu novo repositório já está corretamente configurado com as branchs para PR sem conter apenas a default (main/master) =========================================================================================================================================================================================

DICAS : se quiser criar um novo repositório na máquina pelo prompt o gh ajuda com alguns comandos também :

( mkdir MeuNovoProjeto cd MeuNovoProjeto git init gh repo create MeuNovoProjeto --public --source=. --remote=origin

(Crie seu primeiro arquivo, ex: README.md) echo > README.md

git add . git commit -m "Primeiro commit" git push --set-upstream origin main (ou master, dependendo do seu Git) nova branch: git checkout -b nome-da-branch enviar para remoto: git push -u origin nome-da-branch )

Fluxo de Trabalho do Dia a Dia

  1. Trabalhe normalmente em uma branch separada (ex: minha-feature).

  2. Adicione suas alterações para o próximo commit:

    git add .
    
  3. Faça o commit:

    git commit -m "feat: implementa novo recurso X"
    

    Neste momento, o hook pre-commit será ativado. Você verá a análise rápida do codewise-lint aparecer no seu terminal com sugestões de melhoria antes mesmo de o commit ser finalizado.

  4. Envie suas alterações para o GitHub:

    git push
    

se for a primeira vez use com --no-verify para não usar o programa ainda! (git push origin master --no-verify) (git push --set-upstream origin teste ) Agora, o hook pre-push será ativado. O codewise-pr irá criar ou atualizar seu Pull Request no GitHub com título, descrição e um comentário de análise técnica com sugestões e melhorias, tudo gerado por IA.


Este projeto foi desenvolvido como uma ferramenta para otimizar o processo de code review e documentação de software.

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MD5 62350fc9a172734074d588cb0aa34396
BLAKE2b-256 51bc000bf6952ff3b0abb51b493505c4d61863e29c958c2ef14b6fba6fa36b5e

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