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PR-Agent – Para automatizar el análisis de Pull Requests y muchas otras cosas en tus proyectos Github, Gitlab…etc

Si vous contribuez à des projets open source sur Github, Gitlab ou encore Bitbucket et que vous devez vous palucher tous les jours des tonnes d’issues, de questions et des pull requests, voici un outil propulsé avec de l’IA qui devrait bien vous servir.

Esta herramienta es PR-Agent y está desarrollada por CodiumAI. Se trata de un agente de IA que utiliza GPT-4 capaz de aliviar su carga generando automáticamente descripciones de solicitudes de extracción claras y concisas, realizando revisiones automáticas de código o simplemente respondiendo preguntas que la gente hace y descansando constantemente.

PR-Agent también puede, un poco como un Github Copilot, hacer sugerencias para mejorar el código en su repositorio y, por supuesto, escribir confirmaciones si es necesario.

Para hacer esto, una vez que se inicie PR-Agent, simplemente use los siguientes comandos:

Descripción automática (/describir): Genera automáticamente una descripción del PR (Pull Request): título, tipo, resumen, descripción del código y etiquetas.
Revisión automática (/revisar): Comentarios ajustables sobre el tema principal del PR, su tipo, pruebas relevantes, problemas de seguridad, puntuación y varias sugerencias para el contenido del PR.

Respuesta a preguntas (/preguntar …): Respuesta a preguntas de texto libre sobre el PR.
Sugerencias de código (/mejorar): Sugerencias de código confirmable para mejorar las relaciones públicas.
Actualización del registro de cambios (/update_changelog): Actualización automática del archivo CHANGELOG.md con cambios PR.
Encuentra un problema similar (/problema_similar): recupera y presenta automáticamente problemas similares.
Agregar documentación (/añadir_docs): Agrega automáticamente documentación a funciones/clases no documentadas en el PR.
Generar etiquetas personalizadas (/generar_etiquetas): sugiere automáticamente etiquetas personalizadas basadas en cambios en el código PR.

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En resumen, un gran ahorro de tiempo. Si desea probarlo antes de implementarlo en sus repositorios, es posible en el repositorio público de Codium AI llamando al agente de esta manera: @CodiumAI-Agent /COMMAND