コードレビューの機械的な指摘はSideCIに任せる - LCL Engineers' Blog
コードレビューを自動化してくれるSideCIを導入しました。GitHubのプルリクエストを自動で解析して指摘してくれます。 主にRubyを使用しているのでRuboCopを筆頭に解析ツールが豊富に揃っているのは助かっています。 導入の経緯 もともとRuboCop, JSHint, ESLintは使用しており主にローカルで実行して個人個人で修正対応していました。 RuboCopはJenkinsのJOBを走らせていましたが、毎回リポジトリ全体に対して実行すると時間がかかっていたり、わざわざJenkinsの結果を確認する必要がありプルリクエストベースの開発プロセスから外れているためあまり効率が良いものではありませんでした。 そこで自前でやるよりサービスを利用したほうが開発にリソースを投入できるということもあり以前から気になっていたSideCIを導入してみることにしました。 導入してみて良かったとこ
人間らしくコードレビューするには(パート1) | Yakst
自動化することによりあなたはレビュアーとしてより価値のある貢献ができるようになります。importsの順序やソースコードのファイル名の命名規約などの問題を無視できるならば、機能上の誤りや可読性の問題といった、より関心のある問題にフォーカスすることができます。 オーサーもまた自動化の恩恵を受けます。ケアレスミスを見つけるのに1時間浪費することなく、即座に見つけられます。即座にフィードバックを受けられることで、関係のあることがオーサーの頭に残り、これにより学習が容易となり、修正コストが低くなります。それに加え、彼らが初歩的な誤りについて指摘を受ける必要がある場合、あなたから指摘を受けるよりコンピューターから指摘を受けたほうが彼らの自尊心の観点からはるかに気分がよいわけです。 これらの自動チェックはコードレビューのワークフローの中に入れましょう(例えば、Gitのコミット前のフックやGithubの
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