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

Async是一个开源的开发者工具，它将AI编码、任务管理和代码审查这三个环节深度整合到一个工作流中。 这个工具旨在解决成熟代码库的开发难题，通过自动化处理从GitHub议题（Issue）到拉取请求（Pull Request）合并的全过程，来提升开发效率。 它首先利用AI分析编码任务并提出问题以明确需求，然后在云端隔离环境中执行代码修改，并将大型任务分解为易于审查的多个子任务。 Async通过这种方式，减少了开发者在不同工具间切换的频率，强制在编码前进行规划，并简化了任务跟踪和代码审查的流程。

Lista de funções

• 自动化任务研究：在开始编码前，Async会自动分析代码库，并对任务需求提出澄清问题，确保方向正确。
• 云端隔离执行：代码的修改和执行在云端的隔离环境中进行，不影响开发者的本地开发环境，开发者可以在此期间处理其他工作。
• 堆叠式差异审查：它将一项大任务分解为多个独立的子任务和提交，生成堆叠式的差异（stacked diffs），让代码审查过程更清晰、更高效。
• 端到端工作流：Async能够处理从创建GitHub议题到代码最终合并的完整开发流程，用户无需离开应用即可完成所有操作。
• 简化任务跟踪：工具能够自动导入GitHub仓库中待处理的议题作为任务，无需使用额外的项目管理工具。
• 内置代码审查：在Async应用内即可直接对代码提交进行评论和迭代，审查通过后可直接合并。

Usando a Ajuda

Async作为一个集成了前后端的复杂应用，它的安装和使用需要一系列环境配置。下面将详细介绍如何在本地环境中部署和运行Async。

Preparação ambiental

开始之前，请确保你的系统中已经安装了Python环境管理工具。项目推荐使用uv，一个快速的Python包安装器和解析器。

第一步：获取代码并设置虚拟环境

1. 首先，克隆该项目的代码仓库到你的本地机器：

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

2. fazer uso deuv创建一个新的虚拟环境。这会在家目录下创建一个名为.venv的文件夹来隔离项目依赖。

   uv venv .venv
   

3. 激活刚刚创建的虚拟环境。在macOS或Linux系统下，运行：

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

第二步：安装项目依赖

1. 在激活虚拟环境后，使用uv sync命令来安装pyproject.toml文件中定义的所有依赖项。

   uv sync
   

2. 接下来，安装用于代码格式化和静态检查的预提交（pre-commit）钩子。

   pre-commit install
   

   这可以确保你在提交代码时，代码会自动遵循项目设定的规范。

第三步：配置文件

1. 环境变量文件::
   在项目的根目录下，你需要创建一个.env文件。这个文件用于存放敏感的API密钥和配置信息。你可以参考项目中的.env.local文件来了解需要配置哪些变量。

   cp .env.local .env
   

   然后，编辑.env文件，填入你自己的配置信息，例如数据库地址、GitHub密钥以及Anthropic、OpenAI、Google等AI模型的API密钥。

2. Firebase配置文件::
   项目使用Firebase Firestore作为数据库。你需要从你的Firebase项目控制台下载服务账号的JSON密钥文件，并将其命名为async-firebase.json，然后放置在项目的根目录下。
3. Google Cloud认证::
   由于Async利用Google Cloud Run执行云端任务，你需要在本地进行Google Cloud的身份认证。运行以下命令，它会打开浏览器引导你完成登录授权：

   gcloud auth application-default login
   

第四步：本地运行

1. Início dos serviços de back-end::
   完成以上所有配置后，就可以启动后端的FastAPI服务了。使用以下命令启动，服务将运行在8000端口，并且--reload参数会使服务在代码变更后自动重启。

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

2. 代码检查和格式化::
   如果你想手动对代码进行格式化和风格检查，可以运行以下命令：

   # 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
   

第五步：运行测试

为确保所有功能正常，你可以运行项目自带的单元测试：

python -m pytest

工作流程简介

当你在本地成功运行Async后，它的工作流程如下：

1. 授权和任务导入：通过GitHub App授权Async访问你的代码仓库，它会自动将仓库中未解决的议题（Issues）导入为任务。
2. 研究阶段：当一个新任务被创建，Google Cloud Run会启动一个“研究”任务，克隆你的代码库，分析代码并就模糊不清的需求生成问题。
3. Fase de implementação：在你确认或回答了问题后，另一个独立的云端任务会开始执行代码修改。它会使用Claude Code模型，创建新的功能分支，将任务分解成多个子任务并逐一作为commit提交，最后自动创建一个拉取请求（PR）。
4. 审查阶段：你可以在Async的界面中审查这个PR。它的堆叠式差异（stacked diffs）视图让你能逐个检查每个子任务的修改。你可以直接评论，如果需要修改，系统会自动创建一个新的子任务；如果审查通过，代码就会被合并。

cenário do aplicativo

1. 加速复杂代码库的功能开发
   对于那些拥有庞大而复杂代码库的团队，引入新功能或修复深层漏洞通常需要大量的前期研究和上下文理解。Async可以通过其AI研究功能，自动分析代码库并明确任务需求，帮助经验丰富的开发者快速定位修改点，减少手动摸索的时间。
2. 优化代码审查流程
   在快节奏的开发团队中，大型的拉取请求（Pull Request）常常会拖慢审查速度。Async通过将一个大任务分解为多个逻辑清晰的子任务（堆叠式差异），让审查者可以逐个击破，更轻松地理解每一处代码变更的意图，从而提高审查效率和质量。
3. 减少开发过程中的上下文切换
   开发者常常需要在IDE、项目管理工具（如Jira或Linear）、代码托管平台（GitHub）和沟通工具之间来回切换。Async将这些流程整合到一个统一的平台中，从任务分配、编码执行到代码审查，开发者都可以在一个地方完成，极大地减少了因工具切换带来的心智负担。

QA

1. Async工具主要解决什么问题？
   Async主要解决在成熟和复杂的代码库中进行开发时遇到的效率问题。它通过集成AI编码、任务管理和代码审查，自动化从议题创建到代码合并的整个流程，旨在减少开发者的上下文切换、强制执行前期规划，并简化代码审查过程。
2. Async如何在云端执行代码？
   Async使用Google Cloud Run来运行独立的、容器化的任务。当需要执行代码修改时，它会启动一个云端作业，该作业会克隆代码仓库到一个隔离的环境中，安装所有依赖，然后使用Claude Code等AI模型进行代码的编写和提交，完成后自动发起拉取请求。整个过程不会影响开发者的本地环境。
3. 该项目是否支持自托管（self-host）？
   是的，作为一个开源项目，Async提供了在本地和云端部署的详细指南。用户需要在自己的Google Cloud Platform账户下配置Cloud Run和Firebase，并提供相关的API密钥，就可以自行部署和运行整个服务。
4. 这个工具适合新手开发者或新项目吗？
   根据其文档描述，Async是“为那些深度了解自己代码库的经验丰富的开发者而构建的”。它在处理具有复杂历史和结构的大型项目时最能发挥价值。对于全新的项目或初级开发者，其复杂的自动化流程可能不是必需的。