Nayjest/Gito

Gito – AI 기반 코드 리뷰 도구

무엇인가요 – Gito는 OpenAI, Anthropic, Google, 로컬 모델 등 어떤 LLM(대규모 언어 모델)을 사용하여 코드 변경 사항을 자동으로 리뷰하는 오픈소스 도구입니다. 개발자의 로컬 머신에서 CLI로 실행하거나, GitHub Actions, GitLab CI와 같은 CI/CD 파이프라인에서 트리거하여 풀 리퀘스트에 주석을 자동으로 남길 수 있습니다.

주요 기능

• 벤더 독립적 LLM 접근 – ai-microcore 추상화를 통해 어떤 제공자든 또는 자체 호스팅 모델과 호환됩니다.
• 빠르고 병렬 리뷰 – 파일을 동시에 모델에 전송하고, 몇 초 내에 마크다운 형식의 보고서를 반환합니다.
• 광범위한 언어 지원 – "주요 프로그래밍 언어 및 프레임워크 전부"를 지원한다고 주장합니다.
• 사용자 정의 가능 – 각 기계별 .gito/.env로 인증 정보를 설정하고, 프로젝트별 .gito/config.toml로 프롬프트, 심각도 수준, 제외 파일 등을 설정할 수 있습니다.
• 통합 기능 – 내장된 GitHub 및 GitLab CI 워크플로우, Jira 및 Linear 이슈 트래커 훅, Bitbucket용 플레이스홀더(계획 중)가 포함되어 있습니다.
• 개인정보 보호 우선 – 상태 없는 클라이언트 사이드 도구이며, 코드는 설정된 LLM 엔드포인트로만 전송되며, Gito는 코드를 저장하지 않습니다.

시작하기

1. 설치 – pip install gito.bot (또는 uvx gito.bot 또는 Windows 설치 프로그램 사용).
2. 설정 – gito setup을 실행하여 LLM API 키, 모델 이름 등을 포함한 ~/.gito/.env를 생성합니다.
3. 로컬에서 실행 – 리포지토리 루트에서 gito review를 실행하여 마크다운 보고서를 얻습니다.
4. CI에 추가 – 제공된 GitHub Actions 워크플로우(.github/workflows/gito-code-review.yml)를 추가합니다. 워크플로우는 패키지를 설치하고, LLM 시크릿을 설정하며, gito review를 실행한 후 결과를 PR 주석으로 게시합니다.

일반적인 워크플로우

• PR이 열림 → GitHub Action이 트리거됨 → Gito가 차이점을 LLM에 전송 → LLM이 발견한 문제(보안, 성능, 스타일 등)를 반환 → Gito가 포맷된 보고서를 주석으로 게시.

기존 제한 사항

• 기본 GITHUB_TOKEN을 사용할 경우, Gito는 PR 주석 내에서 워크플로우 파일을 수정할 수 없습니다(GitHub가 이러한 변경을 차단함). 개인용 액세스 토큰(워크플로우 범위 포함)은 작동하지만, 보안상 권장되지 않습니다.

자세히 알아보기

• 전체 명령줄 참조, 설정 요리법, 플랫폼별 설정 가이드는 리포지토리의 documentation/ 폴더에 있습니다.

라이선스 – MIT.