Skip to main content

análise de código e automação de PRs com CrewAI.

This project has been archived.

The maintainers of this project have marked this project as archived. No new releases are expected.

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.

=========================================================================================================================================================================================

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.

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

codewise-2.0.8.tar.gz (13.9 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

codewise-2.0.8-py3-none-any.whl (16.0 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file codewise-2.0.8.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: codewise-2.0.8.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 13.9 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.11.0

File hashes

Hashes for codewise-2.0.8.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 0aeaa9657930f7a7c999621b6af019f134596536a65ec57028a26e0243557acc
MD5 f0391dab987835598aba4e43bcd0de5b
BLAKE2b-256 1a5382ea795d0b75dda10209ff61539863a1ec4d0d8bd32efaae56a3178c8128

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file codewise-2.0.8-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: codewise-2.0.8-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 16.0 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.11.0

File hashes

Hashes for codewise-2.0.8-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 87d41ff37ed3125919b95b96d1671cf2b3b35e46fc07fa92df4d961dadc87171
MD5 ee41ec32421f8ed6d3a5b14c7d2de7d4
BLAKE2b-256 489b8c9a65f4b277ef0d44bba9f3e945cb68a442d3ffc623de8fc7c07e2b88cc

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page