Mejora de la calidad de código combinado recientemente con IA

Introducción

En este tutorial se muestra cómo explorar y corregir los problemas de calidad detectados por Code Quality, mediante el análisis del código con IA, que se ha fusionado recientemente en la rama predeterminada.

Al mejorar la calidad de los archivos combinados recientemente, se reduce la deuda técnica en el repositorio y se facilita a otros desarrolladores trabajar en archivos que están en desarrollo activo.

          Code Quality tiene dos líneas de defensa

          Code Quality examina las solicitudes de incorporación de cambios y los comentarios sobre los problemas de calidad y **, a continuación, ejecuta un segundo examen de IA** después de combinar la solicitud de incorporación de cambios. Los dos tipos de examen usan tecnologías complementarias:

* Los análisis de pull requests usan CodeQL reglas para identificar problemas. Este análisis se prueba exhaustivamente, es bueno identificar dónde el código no coincide con las reglas de calidad y puede analizar muchos archivos. Sin embargo, admite un subconjunto de lenguajes de codificación y no puede identificar problemas en los que no hay ninguna regla.

•         **Los análisis de archivos fusionados recientemente** usan un modelo de lenguaje grande para analizar sus archivos más recientemente modificados y reportar los resultados de hasta 5 archivos. Este análisis examina el código en todos los lenguajes, sin estar limitado por las reglas, y proporciona información contextual y sugerencias que pueden ir más allá de lo que CodeQL ofrecen las reglas.
  

Prerrequisitos

•         Code Quality está habilitado, consulte [AUTOTITLE](/code-security/code-quality/how-tos/enable-code-quality).
  

• Se ha fusionado al menos una pull request desde que Code Quality se habilitó.

1. Visualización de las sugerencias de IA para el repositorio

Después de un escaneo de Code Quality de los archivos combinados recientemente en la rama predeterminada, puede ver los resultados en la vista Conclusiones de IA, que muestra los resultados de hasta 5 archivos.

1. Vaya a la pestaña Security and quality del repositorio.
2. Haga clic para expandir Calidad del código y, a continuación, haga clic en Conclusiones de IA.

2. Explorar las mejoras sugeridas para el repositorio

En la Conclusiones de IA página, cada archivo aparece con el número de problemas de calidad identificados y cuando el archivo se insertó en la rama predeterminada.

• Haga clic en un nombre de archivo para ver los detalles de los problemas de calidad detectados y las correcciones sugeridas.

3. Delegar el trabajo de corrección o abrir solicitudes de incorporación de cambios usted mismo

Puede abrir un pull request para aplicar las correcciones automáticas sugeridas a un archivo o delegar el trabajo de corrección en agente en la nube de Copilot. Necesita una Copilot licencia para asignar trabajo a agente en la nube de Copilot.
Regístrese para Copilot

Delegar trabajo a agente en la nube de Copilot

Puede pedir a agente de nube que abra pull requests para realizar mejoras en los archivos utilizando los cambios sugeridos como indicación. Esta es la mejor opción si los cambios sugeridos se ven bien para usted y desea abrir una solicitud de incorporación de cambios que aplique correcciones a más de un archivo.

Para delegar la creación de solicitudes de incorporación de cambios:

•         **Varios archivos:** Seleccione los archivos que desea incluir y, a continuación, haga clic en **Asignar seleccionado en Copilot** el encabezado de la lista de archivos.
  

•         **Un archivo:** Haga clic en **Asignar el archivo a Copilot**.
  

Hay un retraso mientras agente de nube configura el trabajo. Cuando la solicitud de incorporación de cambios está abierta y el trabajo está en curso, se muestra un banner con un vínculo a la solicitud de incorporación de cambios.

Puede hacer seguimiento del trabajo de agente en la nube de Copilot.

• En el pull request, el resumen se actualiza conforme avanza el trabajo.
• Uso de la página de agentes o los registros de sesión. Consulta Seguimiento de las sesiones de GitHub Copilot.

Abre tus propios pull requests

Puede abrir pull requests usted mismo para aplicar sugerencias de corrección automática. Esta es la mejor opción si:

• Quieres trabajar en los cambios localmente o en GitHub Desktop antes de abrir un pull request.
• No tiene acceso a agente en la nube de Copilot

Abrir una solicitud de extracción

1. Haga clic en el nombre de archivo para ver los detalles de los problemas de calidad detectados.

2. Revise los problemas y las correcciones sugeridas.

3. Expanda la lista desplegable Asignar a Copilot y, a continuación, haga clic en Abrir solicitud de incorporación de cambios para cambiar la opción predeterminada a "Abrir solicitud de incorporación de cambios". Se recuerda tu preferencia.

   

4. Haga clic en Abrir solicitud de incorporación de cambios para abrir un cuadro de diálogo de opciones de confirmación.

5. Haga clic en Confirmar cambio para crear una solicitud de incorporación de cambios con las correcciones.

4. Proporcionar contexto a los revisores de solicitudes de incorporación de cambios

Proporcionar contexto sobre por qué propone cambios en el código es la mejor manera de animar a los miembros del equipo a revisar la solicitud de incorporación de cambios. Si ha usado agente en la nube de Copilot, el resumen de la solicitud de incorporación de cambios ya incluye detalles completos de los problemas corregidos por la solicitud de incorporación de cambios.

Si ha abierto la solicitud de incorporación de cambios directamente desde la vista GitHub Code Quality, el resumen de la solicitud de incorporación de cambios se enlaza a la vista "Conclusiones de IA". Es posible que desee copiar algunas de las explicaciones de la vista Conclusiones de IA en el resumen de la solicitud de incorporación de cambios.

5. Vea que los cambios afectan a Conclusiones de IA

Cuando vuelva a la vista "Conclusiones de IA" después de combinar la solicitud de incorporación de cambios, los resultados que ha corregido ya no aparecen en la lista.

Pasos siguientes

• Obtenga más información sobre cómo agente en la nube de Copilot puede ayudar a acelerar las tareas de desarrollo. Consulta Procedimientos recomendados para usar GitHub Copilot para trabajar en tareas.
• Proporcione comentarios sobre GitHub Code Quality en la discusión de la comunidad.