Async: ferramenta de desenvolvimento com codificação de IA integrada, gerenciamento de tarefas e revisão de código

O Async é uma ferramenta de desenvolvedor de código aberto que integra profundamente os três componentes de codificação de IA, gerenciamento de tarefas e revisão de código em um único fluxo de trabalho. A ferramenta tem como objetivo resolver os desafios de desenvolvimento de bases de código maduras, automatizando todo o processo de mesclagem de problemas do GitHub para solicitações pull para melhorar a eficiência do desenvolvimento. Primeiro, ela usa IA para analisar as tarefas de codificação e fazer perguntas para esclarecer os requisitos, depois realiza alterações de código em um ambiente isolado na nuvem e divide tarefas grandes em várias subtarefas que são fáceis de revisar. Dessa forma, o Async reduz a frequência com que os desenvolvedores alternam entre ferramentas, reforça o planejamento antes da codificação e simplifica o processo de rastreamento de tarefas e revisão de código.

Lista de funções

• Pesquisa de missão automatizadaAntes de começar a codificar, o Async analisa automaticamente a base de código e faz perguntas esclarecedoras sobre os requisitos da tarefa para garantir que você esteja indo na direção certa.
• Execução isolada na nuvemModificação e execução de código: a modificação e a execução do código ocorrem em um ambiente isolado na nuvem, sem afetar o ambiente de desenvolvimento local do desenvolvedor, e o desenvolvedor pode lidar com outros trabalhos nesse meio tempo.
• Análise da variância empilhadaO sistema de revisão de código é uma ferramenta de revisão de código que divide uma grande tarefa em várias subtarefas e commits independentes, gerando diferenças empilhadas que tornam o processo de revisão de código mais claro e eficiente.
• Fluxo de trabalho de ponta a pontaO Async lida com todo o processo de desenvolvimento, desde a criação de um problema no GitHub até a mesclagem final do código, tudo sem que o usuário saia do aplicativo.
• Simplifique o controle de tarefasA ferramenta pode importar automaticamente problemas pendentes dos repositórios do GitHub como tarefas, sem a necessidade de usar ferramentas adicionais de gerenciamento de projetos.
• Revisão de código incorporadaOs envios de código podem ser comentados e iterados diretamente no aplicativo Async e podem ser mesclados diretamente após a revisão.

Usando a Ajuda

O Async, por ser um aplicativo complexo com front-ends e back-ends integrados, requer uma série de configurações de ambiente para sua instalação e uso. A seção a seguir detalha como implantar e executar o Async em seu ambiente local.

Preparação ambiental

Antes de começar, certifique-se de ter a ferramenta Python Environment Manager instalada em seu sistema. O projeto recomenda o uso deuvum instalador e analisador rápido de pacotes Python.

Etapa 1: Obtenha o código e configure o ambiente virtual

1. Primeiro, clone o repositório de código do projeto em seu computador local:

   git clone https://github.com/bkdevs/async-server.git
   cd async-server
   

2. fazer uso deuvCriar um novo ambiente virtual. Isso criará um novo ambiente virtual no diretório inicial chamado.venvpara isolar as dependências do projeto.

   uv venv .venv
   

3. Ative o ambiente virtual que você acabou de criar. No macOS ou no Linux, execute-o:

   source .venv/bin/activate
   ```    激活后，你的命令行提示符前端会显示`(.venv)`字样。
   

Etapa 2: Instalar as dependências do projeto

1. Depois de ativar o ambiente virtual, use o comandouv syncpara instalar opyproject.tomlTodas as dependências definidas no arquivo.

   uv sync
   

2. Em seguida, instale os ganchos pré-commit para formatação de código e verificação estática.

   pre-commit install
   

   Isso garante que, quando você enviar seu código, ele seguirá automaticamente as especificações definidas pelo projeto.

Etapa 3: Arquivo de configuração

1. arquivo de variável de ambiente::
   No diretório raiz do seu projeto, você precisa criar um arquivo.envfile. Esse arquivo é usado para armazenar chaves de API confidenciais e informações de configuração. Você pode consultar o arquivo.env.localpara ver quais variáveis precisam ser configuradas.

   cp .env.local .env
   

   Em seguida, edite o.envpreencha suas próprias informações de configuração, como o endereço do banco de dados, a chave do GitHub e as chaves de API para Anthropic, OpenAI, Google e outros modelos de IA.

2. Arquivos de configuração do Firebase::
   O projeto usa o Firebase Firestore como banco de dados. É necessário fazer o download do arquivo de chave JSON para a conta de serviço do console do projeto Firebase e nomeá-loasync-firebase.jsone, em seguida, colocado no diretório raiz do projeto.
3. Certificação do Google Cloud::
   Como o Async utiliza o Google Cloud Run para executar tarefas na nuvem, você precisa se autenticar localmente no Google Cloud. Execute o seguinte comando e ele abrirá um navegador para orientá-lo na autorização de login:

   gcloud auth application-default login
   

Etapa 4: Executar localmente

1. Início dos serviços de back-end::
   Depois de concluir todas as configurações acima, você pode iniciar o serviço FastAPI de back-end. Inicie-o com o seguinte comando e o serviço será executado em8000porta, e--reloadfará com que o serviço seja reiniciado automaticamente após uma alteração de código.

   uvicorn src.server:app --reload --port 8000
   

2. Verificação e formatação de código::
   Se quiser formatar e verificar o estilo do seu código manualmente, você pode executar o seguinte comando:

   # 格式化代码
   uv run ruff format .
   # 检查代码并自动修复问题
   uv run ruff check . --fix
   

Etapa 5: Executar o teste

Para garantir que tudo funcione corretamente, você pode executar os testes de unidade que acompanham o projeto:

python -m pytest

Introdução ao fluxo de trabalho

Quando você executa o Async com êxito localmente, ele funciona da seguinte forma:

1. Delegação de autoridade e importação de tarefasAutorize o Async a acessar seu repositório de código por meio do aplicativo GitHub, e ele importará automaticamente os problemas não resolvidos no repositório como tarefas.
2. fase de pesquisaQuando uma nova tarefa é criada, o Google Cloud Run inicia uma tarefa de "pesquisa" que clona sua base de código, analisa o código e gera perguntas sobre os requisitos ambíguos.
3. Fase de implementaçãoDepois que você confirmar ou responder à pergunta, outra tarefa separada baseada na nuvem começará a executar as alterações no código. Ela usará o modelo Claude Code para criar uma nova ramificação funcional, dividir a tarefa em várias subtarefas e enviá-las uma a uma como confirmações e, por fim, criar uma solicitação pull (PR) automaticamente.
4. Fase de revisãoRevisão: Você pode revisar esse PR na interface do Async, cuja visualização de diffs empilhados permite examinar as alterações de cada subtarefa individualmente. Você pode comentar diretamente e, se forem necessárias alterações, o sistema criará automaticamente uma nova subtarefa; se a revisão for aprovada, o código será mesclado.

cenário do aplicativo

1. Acelera o desenvolvimento de funcionalidades para bases de código complexas
   Para as equipes com bases de código grandes e complexas, a introdução de novos recursos ou a correção de vulnerabilidades profundas geralmente exige muita pesquisa inicial e compreensão contextual. O Async pode ajudar os desenvolvedores experientes a localizar rapidamente as modificações e a gastar menos tempo descobrindo as coisas manualmente, analisando automaticamente a base de código e esclarecendo os requisitos da tarefa por meio de seus recursos de pesquisa de IA.
2. Otimização do processo de revisão de código
   O Async melhora a eficiência e a qualidade da revisão ao dividir uma tarefa grande em várias subtarefas lógicas (diffs empilhados), permitindo que os revisores a dividam uma a uma e entendam mais facilmente a intenção de cada alteração de código.
3. Reduzir a troca de contexto durante o desenvolvimento
   Os desenvolvedores geralmente precisam alternar entre IDEs, ferramentas de gerenciamento de projetos (como Jira ou Linear), plataformas de hospedagem de código (GitHub) e ferramentas de comunicação. O async integra esses processos em uma plataforma unificada, de modo que tudo, desde a atribuição de tarefas, execução de codificação e revisão de código, possa ser feito em um único lugar, reduzindo drasticamente a carga mental da troca de ferramentas.

QA

1. Qual é o principal problema que a ferramenta Async resolve?
   O Async se concentra em resolver os problemas de eficiência encontrados no desenvolvimento de bases de código maduras e complexas. Ele automatiza todo o processo, desde a criação do problema até a fusão do código, integrando a codificação de IA, o gerenciamento de tarefas e a revisão de código, e foi projetado para reduzir a troca de contexto para os desenvolvedores, aplicar o planejamento antecipado e simplificar o processo de revisão de código.
2. Como o Async executa o código na nuvem?
   O Async usa o Google Cloud Run para executar tarefas autônomas e em contêineres. Quando as alterações de código precisam ser executadas, ele inicia um trabalho na nuvem que clona o repositório de código em um ambiente isolado, instala todas as dependências e, em seguida, grava e confirma o código usando um modelo de IA, como o Claude Code, que inicia automaticamente uma solicitação pull após a conclusão. Todo o processo não afeta o ambiente local do desenvolvedor.
3. O projeto oferece suporte à auto-hospedagem?
   Sim, por ser um projeto de código aberto, o Async fornece um guia detalhado para a implantação local e na nuvem. Os usuários precisam configurar o Cloud Run e o Firebase em sua conta do Google Cloud Platform e fornecer as chaves de API relevantes para implantar e executar todo o serviço por conta própria.
4. Essa ferramenta é adequada para desenvolvedores iniciantes ou novos projetos?
   De acordo com sua documentação, o Async foi "criado para desenvolvedores experientes que conhecem profundamente sua base de código". Ele é mais valioso quando se trabalha em grandes projetos com histórias e estruturas complexas. Para projetos totalmente novos ou desenvolvedores juniores, seus processos automatizados complexos podem não ser necessários.