В современном мире разработки программного обеспечения качество кода становится ключевым фактором успеха проекта. Процесс ревью кода, немаловажный этап контроля качества, зачастую занимает много времени и требует значительных человеческих ресурсов. Однако с появлением искусственного интеллекта и его применением в разработке стали возможны качественные изменения в этой области. В частности, интеграция AI-агента для проверки кода с использованием технологии Claude Code открывает новые горизонты в автоматизации и повышении эффективности процессов ревью. Claude Code – это мощный инструмент, разработанный компанией Anthropic, представляющий собой AI-модель с расширенными возможностями для понимания и анализа программного кода.
В отличие от многих других решений, Claude Code может быть запущен напрямую из командной строки и обладает агентной архитектурой, что позволяет ему выполнять сложные задачи без необходимости полноценного пользовательского интерфейса. Это дает разработчикам свободу и гибкость в использовании возможностей AI в своих рабочих процессах. Основная идея создания AI-агента для ревью кода заключается в том, чтобы позволить системе не только обнаруживать синтаксические ошибки или проблемы с производительностью, но и глубже понимать требования, заложенные в тикетах, и соответствовать им. Традиционные автоматизированные проверки, такие как тестирование, статический анализ, и линтеры, хорошо справляются с выявлением базовых проблем, но часто не способны оценить, насколько изменения в коде соответствуют функциональным требованиям или бизнес-логике. Именно здесь на помощь и приходит Claude Code.
В компании Maro был создан прототип AI-ревьюера под названием Milcheck, который интегрируется в рабочий процесс через GitHub Actions. Milcheck запускается автоматом при открытии pull request (PR) или по специальной командной фразе в комментариях. Он собирает информацию о PR, включая заголовок, описание и разницу в файлах, а затем формирует запрос к Claude Code с уточнением связанного тикета из системы управления задачами, в данном случае Shortcut. Благодаря использованию протокола Model Context Protocol (MCP), AI-агент получает необходимый контекст для глубокого анализа изменений. Конечная задача Milcheck – объективно и всесторонне проверить код на предмет соответствия спецификациям, потенциальных уязвимостей в безопасности, улучшения читаемости и полноты документации.
После анализа AI-агент формирует отзыв в структурированном виде и размещает его непосредственно в PR, что обеспечивает мгновенную обратную связь для разработчика. Эта автоматизация существенно ускоряет процесс ревью и одновременно повышает качество исходного кода. Важной особенностью решения является полная настраиваемость и расширяемость. Можно добавить интеграции с другими системами документации, такими как Notion или Google Docs, для получения полного представления о требованиях и архитектурных решениях. Также планируется доработка функционала, позволяющего комментировать конкретные строки кода, что имитирует поведение живого ревьюера.
С точки зрения принципов написания и поддержки кода Maro опирается на четыре фундаментальных закона: ясность, эффективность, соответствие стандартам и документация. Milcheck учитывает эти принципы, дополнительно ориентируясь на Девять добродетелей производства кода от основателя движения Clean Code, что помогает поддерживать высокий уровень дисциплины и качества. Одним из ярких примеров работы Milcheck является проверка PR, где были изменены права доступа к API-эндпоинту. AI-ревьюер не только сопоставил изменения с требованиями тикета, но также выявил возможные проблемы с консистентностью прав доступа в сопутствующих местах кода, которые сам разработчик не затрагивал напрямую. Такие глубокие и непростые для традиционных автоматических систем проверки демонстрируют потенциал использования генеративного AI для реальной разработки.
Помимо технических преимуществ, внедрение AI-ревьюера снижает нагрузку на команду и уменьшает время ожидания отзывов. Мгновенная обратная связь стимулирует разработчиков исправлять ошибки и улучшать код на ранних этапах, что уменьшает количество регрессионных багов и усиливает общую стабильность продукта. Важно, что при всей автоматизации, роль человека не устраняется. AI рассматривается как дополнение, помогающее сократить рутинную работу, тогда как экспертные решения и наставничество остаются прерогативой живых специалистов. Кроме того, использование собственного AI-ревьюера обходится дешевле по сравнению с подписками на коммерческие SaaS-решения, часто обладающие ограничениями по интеграциям и гибкости.
Такой подход хорошо подходит для команд, стремящихся сохранить контроль над процессом и инфраструктурой разработки. Будущее развития подобных систем видится в расширении возможностей по интеграции с более широким спектром инструментов для разработки и управления проектами, подкреплением анализа за счет контекстной информации из архитектурных документов и проектной документации, а также улучшением взаимодействия с пользователями через более точные и контекстные комментарии. Возможна реализация полноценного GitHub-приложения, упрощающего процесс внедрения и масштабирования AI-ревьюера в организации. В целом, создание AI-агента для ревью кода на базе Claude Code представляет собой важный шаг к новой эпохе разработки, где автоматизация и искусственный интеллект помогают создавать программные продукты быстрее и качественнее. Это мощный инструмент, способный стать незаменимым помощником в борьбе с техническим долгом и поддержкой высокого стандарта кода.
Подводя итог, можно отметить, что интеграция AI-ревьюера с использованием Claude Code предлагает разработчикам новые горизонты для совершенствования процессов. Благодаря глубокому анализу требований и кода, а также гибкости и расширяемости, такие системы становятся естественной частью современного рабочего процесса, помогая командам создавать надежные и эффективные программные продукты. Опыт компаний вроде Maro показывает, что разумное применение генеративного AI не только снижает нагрузку на специалистов, но и повышает качество кода, что в конечном итоге ведет к лучшему продукту и удовлетворенности пользователей.
![Hacking My Coworker (In Minecraft) [pdf]](/images/50BDB2AC-0006-4992-B361-A82BB2369938)
