تمت ترجمة هذه الصفحة بواسطة Cloud Translation API‏.

التشغيل الآلي لمراجعة الرموز البرمجية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

1. نظرة عامة

في هذا التمرين، ستُعدّ مسار CICD وسيتم دمجه مع Gemini لأتمتة خطوات مراجعة الرموز البرمجية.

ما ستتعرّف عليه

في هذه الميزة الاختبارية، ستتعرّف على كيفية تنفيذ ما يلي:

كيفية إضافة خطوات التشغيل الآلي لمراجعة الرموز البرمجية في GenAI في GitHub وGitLab وCircleCI
كيفية استخدام موظّفي دعم LangChain ReAct وأدواتهم لأتمتة المهام، مثل التعليق على مشكلة GitLab وفتح تذاكر JIRA

المتطلبات الأساسية

يفترض هذا التمرين أنّك على دراية ببيئة Cloud Console وCloud Shell.

2. الإعداد والمتطلبات

إعداد مشروع على السحابة الإلكترونية

سجِّل الدخول إلى Google Cloud Console وأنشئ مشروعًا جديدًا أو أعِد استخدام مشروع حالي. إذا لم يكن لديك حساب على Gmail أو Google Workspace، عليك إنشاء حساب.

اسم المشروع هو الاسم المعروض للمشاركين في هذا المشروع. وهي سلسلة أحرف لا تستخدمها واجهات برمجة تطبيقات Google. ويمكنك تعديلها في أي وقت.
يكون معرّف المشروع فريدًا في جميع مشاريع Google Cloud وغير قابل للتغيير (لا يمكن تغييره بعد ضبطه). تنشئ وحدة تحكّم Cloud Console سلسلة فريدة تلقائيًا، ولا يهمّك عادةً معرفة محتواها. في معظم مختبرات رموز البرامج، ستحتاج إلى الإشارة إلى معرّف المشروع (يُعرَف عادةً باسم PROJECT_ID). إذا لم يعجبك المعرّف الذي تم إنشاؤه، يمكنك إنشاء معرّف آخر عشوائي. يمكنك بدلاً من ذلك تجربة عنوانك الخاص لمعرفة ما إذا كان متاحًا. ولا يمكن تغييره بعد هذه الخطوة ويبقى ساريًا طوال مدة المشروع.
يُرجى العِلم أنّ هناك قيمة ثالثة، وهي رقم المشروع، تستخدمها بعض واجهات برمجة التطبيقات. اطّلِع على مزيد من المعلومات عن كلّ من هذه القيم الثلاث في المستندات.

بعد ذلك، عليك تفعيل الفوترة في Cloud Console لاستخدام موارد/واجهات برمجة تطبيقات Cloud. لن تتطلّب المشاركة في هذا الدليل التعليمي البرمجي أي تكلفة، أو قد تتطلّب تكلفة بسيطة. لإيقاف الموارد لتجنُّب تحصيل رسوم بعد انتهاء هذا الدليل التعليمي، يمكنك حذف الموارد التي أنشأتها أو حذف المشروع. المستخدمون الجدد في Google Cloud مؤهّلون للاستفادة من برنامج الفترة التجريبية المجانية التي تبلغ قيمتها 300 دولار أمريكي.

إعداد البيئة

افتح محادثة Gemini.

أو اكتب "السؤال من Gemini" في شريط البحث.

فعِّل واجهة برمجة التطبيقات Cloud AI Companion API:

انقر على Start chatting واتّبِع أحد نماذج الأسئلة أو اكتب طلبك الخاص لتجربته.

إليك بعض الطلبات التي يمكن تجربتها:

شرح Cloud Run في 5 نقاط رئيسية
أنت مدير منتجات Google Cloud Run، وتشرح أداة Cloud Run لطالب في 5 نقاط رئيسية قصيرة.
أنت مدير منتجات Google Cloud Run، وتشرح Cloud Run لمطوّر Kubernetes معتمَد في 5 نقاط رئيسية قصيرة.
أنت مدير منتجات في Google Cloud Run، وتشرح لأحد كبار المطوّرين في 5 نقاط رئيسية قصيرة الحالات التي تستدعي استخدام Cloud Run بدلاً من GKE.

اطّلِع على دليل الطلبات للتعرّف على مزيد من المعلومات حول كتابة طلبات أفضل.

كيف يستخدم Gemini لـ Google Cloud بياناتك؟

التزام Google بالخصوصية

كانت Google من أوائل الشركات في المجال التي نشرت التزامًا بالخصوصية في الذكاء الاصطناعي (AI) أو تعلُّم الآلة (ML)، والذي يوضّح اعتقادنا بأنّه يجب أن يحصل العملاء على أعلى مستوى من الأمان والتحكّم في بياناتهم المخزّنة في السحابة الإلكترونية.

البيانات التي ترسلها وتتلقّاها

تُعرف الأسئلة التي تطرحها على Gemini باسم "الطلبات"، بما في ذلك أي معلومات إدخال أو رمز ترسله إلى Gemini لتحليله أو إكماله. تُعرف الإجابات أو عمليات إكمال الرموز البرمجية التي تتلقّاها من Gemini باسم "الردود". لا يستخدم Gemini طلباتك أو ردوده كبيانات لتدريب نماذجه.

تشفير طلبات المساعدة

عند إرسال طلبات إلى Gemini، يتم تشفير بياناتك أثناء نقلها كإدخال إلى النموذج الأساسي في Gemini.

بيانات البرنامج التي تم إنشاؤها من Gemini

تم تدريب Gemini على رموز Google Cloud التابعة للطرف الأول بالإضافة إلى رموز تابعة لجهات خارجية محدّدة. أنت مسؤول عن أمان الرمز البرمجي واختباره وفعاليته، بما في ذلك أيّ عمليات إكمال أو إنشاء أو تحليل للرمز البرمجي تقدّمها لك خدمة Gemini.

مزيد من المعلومات حول طريقة Google في معالجة طلباتك

3- خيارات لاختبار طلبات المساعدة

إذا كنت تريد تغيير طلبات devai cli الحالية أو تمديدها، لديك عدة خيارات لذلك.

Vertex AI Studio

Vertex AI Studio هو جزء من منصة Vertex AI من Google Cloud، وهو مصمّم خصيصًا لتبسيط وتسريع تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي واستخدامها.

Google AI Studio

‫Google AI Studio هي أداة مستندة إلى الويب لإنشاء النماذج الأولية والتجربة باستخدام هندسة الطلبات وواجهة برمجة التطبيقات Gemini API. يمكنك الاشتراك في Gemini 1.5 Pro مع مليون رمز مميّز يستند إلى السياق أو الاطّلاع على مزيد من المعلومات.

تطبيق Gemini للويب (gemini.google.com)

تطبيق Gemini للويب (gemini.google.com) هو أداة مستندة إلى الويب مصمّمة لمساعدتك في استكشاف إمكانات نماذج الذكاء الاصطناعي في Gemini من Google والاستفادة منها.

تطبيق Google Gemini المتوافق مع الأجهزة الجوّالة لنظام التشغيل Android وتطبيق Google على نظام التشغيل iOS

4. إنشاء حساب خدمة

فعِّل Cloud Shell من خلال النقر على الرمز على يسار شريط البحث.

في المحطة الطرفية المفتوحة، فعِّل الخدمات المطلوبة لاستخدام واجهات برمجة تطبيقات Vertex AI وGemini Chat.

gcloud services enable \
    aiplatform.googleapis.com \
    cloudaicompanion.googleapis.com \
    cloudresourcemanager.googleapis.com \
    secretmanager.googleapis.com

إذا طُلب منك تفويض، انقر على "تفويض" للمتابعة.

شغِّل الأوامر التالية لإنشاء حساب خدمة ومفاتيح جديدة.

ستستخدم حساب الخدمة هذا لإجراء طلبات بيانات من واجهة برمجة التطبيقات إلى واجهة برمجة التطبيقات Vertex AI Gemini API من مسارات CICD.

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
SERVICE_ACCOUNT_NAME='vertex-client'
DISPLAY_NAME='Vertex Client'
KEY_FILE_NAME='vertex-client-key'

gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT_NAME --display-name "$DISPLAY_NAME"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/aiplatform.admin" --condition None

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/secretmanager.secretAccessor" --condition None

gcloud iam service-accounts keys create $KEY_FILE_NAME.json --iam-account=$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

5- إنشاء نسخة من مستودع GitHub في مستودعك الشخصي على GitHub

انتقِل إلى https://github.com/GoogleCloudPlatform/genai-for-developers/fork واختَر رقم تعريف مستخدمك على GitHub بصفتك مالكًا.

أزِل العلامة من المربّع بجانب خيار نسخ الفرع "main" فقط.

انقر على "Create fork".

6- تفعيل مهام سير العمل في GitHub Actions

افتح مستودع GitHub المنشعب في المتصفّح وانتقِل إلى علامة التبويب "Actions" لتفعيل سير العمل.

7- إضافة مفاتيح سرية للمستودع

أنشئ سرًا للمستودع ضمن "Settings / Secrets and variables / Actions" في مستودع GitHub المشتق.

أضِف مفتاحًا سريًا للمستودع باسم "GOOGLE_API_CREDENTIALS".

انتقِل إلى نافذة/علامة تبويب Google Cloud Shell ونفِّذ الأمر أدناه في وحدة طرفية Cloud Shell.

cat ~/vertex-client-key.json

انسخ محتوى الملف والصقه كقيمة للمفتاح السري.

أضِف مفتاح PROJECT_ID السري مع معرّف مشروعك على Qwiklabs كقيمة .

8. تشغيل سير عمل GitHub Actions

انتقِل إلى مستودع GitHub في المتصفّح وشغِّل سير العمل.

تم ضبط سير العمل لتشغيله من خلال دفع الرمز أو التنفيذ اليدوي.

اختَر "GenAI For Developers" ضمن "كل مسارات العمل" وانقر على "Run workflow" باستخدام فرع "main".

مراجعة النتائج:

نتائج الأمر "تغطية الاختبار":

devai review testcoverage -c ${{ github.workspace }}/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader

نتائج الأمر "مراجعة الرمز":

devai review code -c ${{ github.workspace }}/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader

نتائج الأمر "مراجعة الأداء":

devai review performance -c ${{ github.workspace }}/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader

نتائج الأمر "مراجعة الأمان":

devai review security -c ${{ github.workspace }}/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader

مراجعة نتائج الأمر "المحظورون":

devai review blockers -c ${{ github.workspace }}/sample-app/pom.xml

9. استنساخ المستودع

ارجع إلى وحدة طرفية Cloud Shell وانسخ المستودع.

أنشئ مجلدًا لمستودع GitHub.

mkdir github
cd github

غيِّر YOUR-GITHUB-USERID إلى رقم تعريف مستخدمك على GitHub قبل تنفيذ الأوامر.

اضبط اسم مستخدم Git وبريده الإلكتروني في المحطة الطرفية.

عدِّل القيم قبل تنفيذ الأوامر.

git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "your_email@example.com"

git clone https://github.com/YOUR-GITHUB-USERID/genai-for-developers.git

غيِّر المجلد وافتح ملف سير العمل في محرِّر Cloud Shell.

cd genai-for-developers

cloudshell edit .github/workflows/devai-review.yml

انتظِر إلى أن يظهر ملف الإعداد في IDE.

10. تفعيل ميزة Gemini Code Assist

انقر على رمز "Gemini" في أسفل يسار الصفحة .

انقر على "Login to Google Cloud" و "Select a Google Cloud Project".

من النافذة المنبثقة، اختَر مشروعك على Qwiklabs.

11. شرح الرمز البرمجي باستخدام ميزة Gemini Code Assist

انقر بزر الماوس الأيمن على أي مكان في ملف devai-review.yml واختَر Gemini Code Assist > Explain هذا.

شرح المراجعة:

12. تشغيل DEVAI CLI محليًا

ارجع إلى "محرر Cloud Shell" وافتح وحدة طرفية جديدة.

ارجع إلى وحدة طرفية Cloud Shell ونفِّذ الأوامر أدناه لتثبيت devai محليًا.

pip3 install devai-cli

تم تثبيت واجهة برمجة التطبيقات، ولكنها ليست في PATH.

WARNING: The script devai is installed in '/home/student_00_478dfeb8df15/.local/bin' which is not on PATH.
  Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.

نفِّذ الأمر أدناه لتعديل متغيّر البيئة PATH. استبدِل "الاسم" باسم المجلد الرئيسي للمستخدم. مثلاً: student_00_478dfeb8df15

export PATH=$PATH:/home/YOUR-USER-HOME-FOLDER/.local/bin

يمكنك تنفيذ الأمر devai cli لإجراء مراجعة للرمز على الجهاز. راجِع ناتج سطر الأوامر.

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export LOCATION=us-central1

cd ~/github/genai-for-developers

devai review code -c ./sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader

افتح نص المراجعة من خلال تنفيذ الأمر أدناه:

cloudshell edit devai-cli/src/devai/commands/review.py

انقر بزر الماوس الأيمن على أي مكان في ملف review.py واختَر Gemini Code Assist > Explain هذا.

راجِع التفسير.

13. تطوير DevAI CLI

في هذا القسم، ستُجري تغييرات على devai cli.

للبدء، عليك إعداد python virtualenv وتثبيت المتطلبات وتنفيذ نموذج الأمر.

cd ~/github/genai-for-developers/devai-cli
python3 -m venv venv
. venv/bin/activate
pip3 install -r src/requirements.txt
pip3 install --editable ./src
devai echo

شغِّل الأمر "مراجعة تغطية الاختبار" للتأكّد من أنّ كل شيء يعمل على ما يرام:

devai review testcoverage -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src

راجِع النتائج باستخدام ميزة معاينة Markdown في "محرر Cloud Shell".

أنشئ ملفًا جديدًا والصق ردّ Gemini.

بعد ذلك، استخدِم لوحة الأوامر واختَر "Markdown: Open Preview".

14. استكشاف أوامر devai cli

أمر مراجعة الرمز البرمجي

devai review code -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/java

طلب مراجعة الأداء

devai review performance -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/java

الأمر الخاص بمراجعة الأمان

devai review security -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/java

أمر مراجعة تغطية الاختبار

devai review testcoverage -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src

أوامر مراجعة المحظورات

devai review blockers -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/pom.xml
devai review blockers -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/setup.md

مراجعة الصور أو المخططات البيانية وتلخيصها:

مخطّط إدخال البيانات[~/github/genai-for-developers/images/extension-diagram.png]:

مراجعة الأمر:

devai review image \
  -f ~/github/genai-for-developers/images/extension-diagram.png \
  -p "Review and summarize this diagram"

إخراج:

The diagram outlines a process for conducting local code reviews using a VS Code extension or CLI, leveraging Google Cloud's Vertex AI (Gemini Pro) for generating review prompts.

**Process Flow:**

1. **Code Style Check:** Developers initiate the process by checking their code for adherence to pre-defined style guidelines.
2. **Prompt Generation:** The VS Code extension/CLI sends the code to Vertex AI (Gemini Pro) on Google Cloud.
3. **Vertex AI Review:** Vertex AI analyzes the code and generates relevant review prompts.
4. **Local Review:** The prompts are sent back to the developer's IDE for their consideration.
5. **Optional Actions:** Developers can optionally:
- Create new JIRA issues directly from the IDE based on the review prompts.
- Generate new issues in a GitLab repository.

**Key Components:**

* **VS Code Extension/CLI:** Tools facilitating the interaction with Vertex AI and potential integrations with JIRA and GitLab.
* **Vertex AI (Gemini Pro):** Google Cloud's generative AI service responsible for understanding the code and generating meaningful review prompts.
* **Google Cloud Secret Manager:** Securely stores API keys and access tokens required to authenticate and interact with Google Cloud services.
* **JIRA/GitLab (Optional):** Issue tracking and project management tools that can be integrated for a streamlined workflow.

**Benefits:**

* **Automated Review Assistance:** Leveraging AI to generate review prompts saves time and improves the consistency and quality of code reviews.
* **Local Development:** The process empowers developers to conduct reviews locally within their familiar IDE.
* **Integration Options:** The flexibility to integrate with project management tools like JIRA and GitLab streamlines workflow and issue tracking.

تحليل اختلافات الصور:

devai review imgdiff \
  -c ~/github/genai-for-developers/images/devai-api.png \
  -t ~/github/genai-for-developers/images/devai-api-slack.png

إخراج:

The following UI elements are missing in the "AFTER UPGRADE STATE" image compared to the "BEFORE UPGRADE STATE" image:

1. **Slack:** The entire Slack element, including the icon, "Team channel" label, and the arrow indicating interaction, is absent in the AFTER UPGRADE image. 
2. **Storage Bucket:** The "Storage Bucket" element with its icon and "PDFs" label is missing in the AFTER UPGRADE image. 
3. **"GenAI Agents" label in Vertex AI block:** The BEFORE UPGRADE image has "Vertex AI Agents" and "GenAI Agent" labels within the Vertex AI block, while the AFTER UPGRADE image only has "Vertex AI."
4. **"Open JIRA Issue" and "Team Project" labels:** In the BEFORE UPGRADE image, these labels are connected to the JIRA block with an arrow. These are missing in the AFTER UPGRADE image.

**Decision Explanation:**

The analysis is based on a direct visual comparison of the two provided images, noting the presence and absence of specific UI elements and their associated labels. The elements listed above are present in the BEFORE UPGRADE image but absent in the AFTER UPGRADE image.

أمر إنشاء المستندات:

devai document readme -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/

إخراج:

# Bank of Anthos - Balance Reader Service

## Table of Contents
- [Description](#description)
- [Features](#features)
- [Technologies Used](#technologies-used)
- [Installation](#installation)
- [Configuration](#configuration)
- [Usage](#usage)
- [Health Checks](#health-checks)
- [Metrics and Tracing](#metrics-and-tracing)
- [Contributing](#contributing)
- [License](#license)

## Description

The Balance Reader service is a component of the Bank of Anthos sample application. It provides a REST endpoint for retrieving the current balance of a user account. This service demonstrates key concepts for building microservices with Spring Boot and deploying them to a Kubernetes cluster.

## Features

- Securely retrieves account balances using JWT authentication.
- Leverages a local cache for fast balance retrieval.
- Asynchronously processes transactions from a central ledger.
- Provides health check endpoints for Kubernetes liveness and readiness probes.
- Exposes metrics to Stackdriver for monitoring and observability.
- Supports distributed tracing with Zipkin.

## Technologies Used

- Java
- Spring Boot
- Spring Data JPA
- Hibernate
- Google Cloud SQL (PostgreSQL)
- JWT (JSON Web Token)
- Guava Cache
- Micrometer
- Stackdriver
- Zipkin

## Installation

1. **Prerequisites:**
   - Java 17 or later
   - Maven 3.5 or later
   - Docker (for containerization)
   - Kubernetes cluster (for deployment)
   - Google Cloud account (for Stackdriver and other GCP services)

راجِع أوامر devai cli المتاحة في محرِّر Cloud Shell:

cloudshell edit ~/github/genai-for-developers/devai-cli/README.md

أو راجِع README.md في مستودع GitHub.

15. تتبُّع جميع متغيّرات البيئة في ملف

ابدأ بإنشاء ملف جديد لتتبُّع جميع متغيّرات البيئة (مثل مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات ورموز واجهة برمجة التطبيقات وما إلى ذلك) التي ستُنشئها.

ستستخدمها لأنظمة مختلفة عدة مرات أثناء تنقّلك في المختبر، لذا سيكون من الأسهل الرجوع إليها في مكان واحد.

16. إعدادات تتبُّع LangSmith LLM

أنشئ حسابًا على LangSmith وأنشئ مفتاحًا لواجهة برمجة التطبيقات Service API في قسم "الإعدادات". https://docs.smith.langchain.com/

اضبط متغيّرات البيئة المطلوبة لدمج LangSmith. استبدِل مفتاح واجهة برمجة التطبيقات للخدمة قبل تنفيذ الأوامر.

export LANGCHAIN_API_KEY=langsmith-service-api-key

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"

لتجنُّب الكشف عن معلومات حسّاسة في وحدة التحكّم، من أفضل الممارسات استخدام read -s، وهي طريقة آمنة لضبط متغيّرات البيئة بدون ظهور القيمة في سجلّ أوامر وحدة التحكّم. بعد تشغيله، عليك لصق القيمة والنقر على مفتاح Enter.

17. ضبط أمر JIRA

أنشئ حسابًا على JIRA إذا لم يكن لديك حساب.

أنشئ رمزًا مميّزًا لواجهة برمجة التطبيقات JIRA لمشروعك. https://id.atlassian.com/manage-profile/security/api-tokens

اضبط متغيّرات البيئة هذه المطلوبة لدمج JIRA (استبدِل القيم قبل تنفيذ الأوامر).

export JIRA_API_TOKEN=your-token-value
export JIRA_USERNAME="email that you used to register with JIRA"
export JIRA_INSTANCE_URL="https://YOUR-PROJECT.atlassian.net"
export JIRA_PROJECT_KEY="JIRA project key"
export JIRA_CLOUD=true

افتح ملف review.py:

cloudshell edit ~/github/genai-for-developers/devai-cli/src/devai/commands/review.py

مراجعة ملف review.py:

    source=source.format(format_files_as_string(context))

    code_chat_model = GenerativeModel(model_name)
    code_chat = code_chat_model.start_chat()
    code_chat.send_message(qry)
    response = code_chat.send_message(source)
    ...
    else:
        click.echo(response.text)

ابحث عن السطر أدناه وأزِل التعليق عنه:

# Uncomment after configuring JIRA and GitLab env variables - see README.md for details

استيراد أمر JIRA في أعلى الملف

# from devai.commands.jira import create_jira_issue

طريقة إنشاء مشكلة JIRA في طريقة code

#create_jira_issue("Code Review Results", response.text)

يُرجى إعادة تنفيذ أمر مراجعة الرمز والاطّلاع على نتيجة موظّف الدعم:

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export LOCATION=us-central1

devai review code -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader

مثال على الإخراج:

(venv) student_00_19a997c157f8@cloudshell:~/genai-for-developers/devai-cli (qwiklabs-gcp-02-71a9948ae110)$ devai review code -c ../sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader
/home/student_00_19a997c157f8/genai-for-developers/devai-cli/venv/lib/python3.9/site-packages/langchain_core/_api/deprecation.py:117: LangChainDeprecationWarning: The function `initialize_agent` was deprecated in LangChain 0.1.0 and will be removed in 0.2.0. Use new agent constructor methods like create_react_agent, create_json_agent, create_structured_chat_agent, etc. instead.
  warn_deprecated(
Response from Model: ```java
// Class: TransactionRepository
// Method: findBalance

// Efficiency
- Consider using a native SQL query to improve performance for complex database operations.
- Use prepared statements to avoid SQL injection vulnerabilities.

// Best Practices
- Return a Optional<Long> instead of null to handle the case when no balance is found for the given account.

‎/home/student_00_19a997c157f8/genai-for-developers/devai-cli/venv/lib/python3.9/site-packages/langchain_core/_api/deprecation.py:117: LangChainDeprecationWarning: تم إيقاف الدالة __call__ نهائيًا في الإصدار 0.1.0 من LangChain وسيتم إزالتها في الإصدار 0.2.0. استخدِم invoke بدلاً من ذلك. warn_deprecated(

الدخول إلى سلسلة AgentExecutor الجديدة... الفكرة: يتم تقديم الوصف في السؤال، لذا ليس عليك التفكير في أي إجراء.

{
  "action": "create_issue",
  "action_input": {
    "description": "Class: TransactionRepository\nMethod: findBalance\n\nEfficiency\n- Consider using a native SQL query to improve performance for complex database operations.\n- Use prepared statements to avoid SQL injection vulnerabilities.\n\nBest Practices\n- Return a Optional<Long> instead of null to handle the case when no balance is found for the given account."
  }
}

تمّ إنشاء مشكلة جديدة باستخدام المفتاح: CYMEATS-117

ملاحظة: تم إنشاء مشكلة جديدة باستخدام المفتاح: CYMEATS-117. الفكرة:الإجابة النهائية: CYMEATS-117

سلسلة مكتملة.

Open your JIRA project in the browser and review the created issue.

Sample JIRA issue view.

<img src="img/9a93a958c30f0b51.png" alt="9a93a958c30f0b51.png"  width="624.00" />

Open  [LangSmith portal](https://smith.langchain.com/) and review LLM trace for JIRA issue creation call.

Sample LangSmith LLM trace.

<img src="img/6222ee1653a5ea54.png" alt="6222ee1653a5ea54.png"  width="624.00" />


## Import GitHub repo to GitLab repo



Go to  [https://gitlab.com/projects/new](https://gitlab.com/projects/new) and select "`Import project`" / "`Repository by URL`" option:

Git repository url:

https://github.com/GoogleCloudPlatform/genai-for-developers.git

Or

Your personal GitHub project that you created earlier in this lab.

Under Project URL - select your GitLab userid

Set Visibility to `Public`.

Click - "`Create Project`" to start the import process.

If you see an error about invalid GitHub Repository URL,  [create a new GitHub token](https://github.com/settings/tokens)(fine-grained) with Public repositories read-only access, and retry import again providing your GitHub userid and token.


## Clone GitLab repo and setup SSH key



Return to Google Cloud Shell terminal and set up a new SSH key. 

Update your email before running the commands. Hit enter multiple times to accept defaults.

ssh-keygen -t ed25519 -C "your-email-address"

eval "$(ssh-agent -s)" ssh-add ~/.ssh/id_ed25519

cat ~/.ssh/id_ed25519.pub

Add a public key to your GitLab account.

Open  [https://gitlab.com/-/profile/keys](https://gitlab.com/-/profile/keys) and click "Add new key".

For the key value copy/paste the output of the last command.

Go back to the terminal and clone the repository.

cd ~ mkdir gitlab cd gitlab

Replace with your GitLab userid and repository url that was just created.

```console
git clone git@gitlab.com:YOUR_GITLAB_USERID/genai-for-developers.git

غيِّر الدليل وافتح الملف .gitlab-ci.yml.

cd genai-for-developers

cloudshell edit .gitlab-ci.yml

في حال لم يسبق لك تفعيل Gemini، فعِّله في محرِّر Cloud Shell.

انقر بزر الماوس الأيمن على أي مكان في ملف .gitlab-ci.yml واختَر "Gemini Code Assist > Explain this".

18 ضبط أوامر GitLab

افتح GitLab وأنشئ رمزًا مميزًا للوصول إلى المشروع ضمن "Settings / Access Tokens" في مستودع GitLab الذي تم إنشاؤه في الخطوات السابقة.

انسخ قيمة رمز الوصول واحفظها لاستخدامها في الخطوات التالية.

استخدِم التفاصيل التالية:

اسم الرمز المميّز: devai-cli-qwiklabs
الدور: Maintainer
النطاق: api

اضبط متغيّرات البيئة المطلوبة لدمج GitLab.

يتطلّب هذا الأمر منك تعديل رمز الوصول المميّز في GitLab.

export GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=gitlab-access-token

يتطلّب هذا الأمر تعديل معرّف مستخدم GitLab واسم المستودع.

export GITLAB_REPOSITORY="USERID/REPOSITORY"

اضبط بقية متغيّرات البيئة:

export GITLAB_URL="https://gitlab.com"
export GITLAB_BRANCH="devai"
export GITLAB_BASE_BRANCH="main"

افتح الموقع الإلكتروني GitLab وأنشئ مشكلة جديدة في GitLab في مشروعك بعنوان "CICD AI Insights".

هناك خيار آخر وهو استخدام الأمر curl أدناه. ستحتاج إلى رقم تعريف مشروع على GitLab، ويمكنك البحث عنه ضمن قسم "Settings / General".

export GITLAB_PROJECT_ID=56390153 # replace

curl --request POST \
  --header "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{"title":"CICD AI Insights"}' \
  https://gitlab.com/api/v4/projects/$GITLAB_PROJECT_ID/issues

ارجع إلى Cloud Shell وافتح ملف review.py:

cloudshell edit ~/gitlab/genai-for-developers/devai-cli/src/devai/commands/review.py

ابحث عن الرمز البرمجي أدناه وأزِل التعليقات منه.

سطر لاستيراد أمر GitLab

# from devai.commands.gitlab import create_gitlab_issue_comment

طريقة التعليق على مشكلة GitLab

# create_gitlab_issue_comment(response.text)

19. تطوير DevAI CLI

منذ أن غيّرت إلى مستودع/دليل GitLab. ستحتاج إلى إعادة تنفيذ خطوات الإعداد أدناه.

في الوحدة الطرفية، يمكنك إعداد بيئة python الافتراضية وتثبيت المتطلبات وتنفيذ نموذج الأمر.

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export LOCATION=us-central1

cd ~/gitlab/genai-for-developers/devai-cli
python3 -m venv venv
. venv/bin/activate
pip3 install -r src/requirements.txt
pip3 install --editable ./src
devai echo

يمكنك تأكيد موقع cli، ومن المفترض أن يكون هذا المرّة ضمن مجلد GitLab.

 which devai

إعادة تشغيل أمر مراجعة التعليمات البرمجية في الوحدة الطرفية:

devai review code -c ~/gitlab/genai-for-developers/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader

مثال على الإخراج - مع تقصير بعض الأقسام:

(venv) student_00_19a997c157f8@cloudshell:~/genai-for-developers/devai-cli (qwiklabs-gcp-02-71a9948ae110)$ devai review code -c ../sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader
.
.
Response from Model: **Class: Transaction**

**Method: toString**

**Maintainability:**

* The formatting of the string representation could be more clear and concise. Consider using a dedicated method for formatting the amount, e.g., `formatAmount()`.
.
.

> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: I need to first get the issue ID using the Get Issues tool, then I can comment on the issue using the Comment on Issue tool.
Action: Get Issues
Action Input: 
Observation: Found 1 issues:
[{'title': 'CICD AI Insights', 'number': 1}]
Thought:Thought: I found the issue ID, so now I can add the comment to the issue.
Action: Comment on Issue
Action Input: 1


Action: Get Issue
Action Input: 1
Observation: {"title": "CICD AI Insights", "body": "", "comments": "[{'body': '**Transaction.java**\\n\\n\\n**Class:** Transaction\\n\\n\\n* **Security:** Consider using a custom date format like \\\\\"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS\\\\\" to handle timestamps more robustly.\\n\\n\\n**JWTVerifierGenerator.java**\\n\\n\\n* .
.
Thought:Now I can use the Comment on Issue tool to add the comment to the issue.

Action: Comment on Issue
Action Input: 
1

**Class: Transaction**

**Method: toString**

**Maintainability:**
.
.
.
Observation: Commented on issue 1
Thought:I have now completed the necessary actions and added the comment to the issue 'CICD AI Insights'.

Final Answer: Comment added to issue 'CICD AI Insights'

> Finished chain.

افتح الموقع الإلكتروني GitLab وراجِع المشكلة المعدَّلة.

راجِع تتبُّع النموذج اللغوي الكبير في LangSmith.

مثال على تتبُّع النموذج اللغوي الكبير

20. دفع التغييرات إلى مستودع GitLab

ارجع إلى محرِّر Google Cloud Shell.

انتقِل إلى علامة التبويب "Source Control".

حدِّد التغييرات التي أجريتها وصدِّقها وادفعها لتعديل ملف review.py.

21. إعداد عملية التطوير الدائم والمستمر (CI/CD) في GitLab

بعد ذلك، عليك تفعيل مسار GitLab CICD لتنفيذ مراجعة الرموز البرمجية عند دفع التغييرات إلى المستودع.

افتح الموقع الإلكتروني GitLab وانتقِل إلى قسم Settings / CICD".

وسِّع قسم Variables وانقر على Add variable.

احرص على إزالة العلامة من كل مربّعات الاختيار عند إضافة المتغيّرات. مثال:

باستخدام ملاحظاتك التي تحتفظ فيها بجميع متغيّرات البيئة، أضِف متغيّرات البيئة لكل من JIRA وGitLab وLangSmith.

PROJECT_ID=qwiklabs-project-id
LOCATION=us-central1
GOOGLE_CLOUD_CREDENTIALS - cat ~/vertex-client-key.json

LANGCHAIN_TRACING_V2=true
LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"
LANGCHAIN_API_KEY=your-service-api-key

JIRA_API_TOKEN=your-token
JIRA_USERNAME="email that you used to register with JIRA"
JIRA_INSTANCE_URL="https://YOUR-PROJECT.atlassian.net"
JIRA_PROJECT_KEY="JIRA project key"
JIRA_CLOUD=true

GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=your-gitlab-token
GITLAB_URL="https://gitlab.com"
GITLAB_REPOSITORY="USERID/REPOSITORY"
GITLAB_BRANCH="devai"
GITLAB_BASE_BRANCH="main"

بالنسبة إلى قيمة المتغيّر GOOGLE_CLOUD_CREDENTIALS، استخدِم مفتاح حساب الخدمة الذي تم إنشاؤه في القسم أعلاه.

cat ~/vertex-client-key.json

عرض متغيّرات مسار التكامل/التسليم المستمر:

22. تشغيل مسار CICD في GitLab

افتح "Build / Pipelines" في واجهة مستخدم GitLab وانقر على "Run Pipeline".

23. مراجعة ناتج مسار GitLab

افتح "Build / Jobs" في واجهة مستخدم GitLab وراجِع ناتج مسار الإحالة الناجحة.

افتح موقع GitLab الإلكتروني وراجِع التعليقات المعدَّلة بشأن المشكلة "CICD Insights".

إيقاف تنفيذ سير العمل في GitLab

ارجع إلى محرِّر Google Cloud Shell. أزِل التعليقات من السطور لإيقاف تنفيذ سير عمل GitLab عند أحداث دفع الرموز البرمجية. سيظل بإمكانك تنفيذ سير العمل من واجهة المستخدم عند الطلب.

# workflow:
#   rules:
#     - if: $CI_PIPELINE_SOURCE == "web"

افتح .gitlab-ci.yml في جذر المشروع وأزِل التعليقات من السطور التالية:

cloudshell edit ~/gitlab/genai-for-developers/.gitlab-ci.yml

انتقِل إلى علامة التبويب "Source Control"، وفعِّل هذا التغيير واحفظه وأرسِله.

24. دمج CircleCI

ما هو CircleCI؟

‫CircleCI هي منصّة CI/CD مستندة إلى السحابة الإلكترونية تتيح للفرق برمجة عمليات تطوير البرامج ونشرها. ويمكن دمجها مع أنظمة التحكّم في الإصدارات، مثل GitHub وBitbucket وGitLab، ما يتيح للفِرق التحقّق من تغييرات الرموز البرمجية في الوقت الفعلي من خلال إجراء اختبارات وعمليات إنشاء مبرمَجة. لعملية التسليم المستمر، يمكن لخدمة CircleCI تنفيذ نشر البرامج آليًا في بيئات السحابة الإلكترونية المختلفة، مثل AWS وGoogle Cloud وAzure.

ضبط إعدادات الجهاز

افتح موقع CircleCI الإلكتروني وأنشئ مشروعًا جديدًا. اختَر "GitLab" / "Cloud" لمستودعك.

امنح CircleCI إذن الوصول إلى حسابك على GitLab.

ضمن الخيار "الأسرع"، اختَر الفرع main. قد ترصد أداة CircleCI ملف إعدادات حاليًا وتتخطّى هذه الخطوة.

بعد إنشاء المشروع، انقر على قسم "Project Settings" / "Environment Variables".

أضِف جميع متغيّرات البيئة التي استخدمتها حتى الآن.

في ما يلي نموذج لقائمة متغيّرات البيئة التي يجب إضافتها.

PROJECT_ID=qwiklabs-project-id
LOCATION=us-central1
GOOGLE_CLOUD_CREDENTIALS - cat ~/vertex-client-key.json

LANGCHAIN_TRACING_V2=true
LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"
LANGCHAIN_API_KEY=your-service-api-key

JIRA_API_TOKEN=your-token
JIRA_USERNAME="email that you used to register with JIRA"
JIRA_INSTANCE_URL="https://YOUR-PROJECT.atlassian.net"
JIRA_PROJECT_KEY="JIRA project key"
JIRA_CLOUD=true

GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=your-gitlab-token
GITLAB_URL="https://gitlab.com"
GITLAB_REPOSITORY="USERID/REPOSITORY"
GITLAB_BRANCH="devai"
GITLAB_BASE_BRANCH="main"

25. تفعيل طرق JIRA وGitLab

افتح محرِّر Google Cloud Shell وأدخِل تغييرًا في ملف review.py.

ابحث عن الأسطر أدناه وأزِل التعليقات عنها.

# from devai.commands.jira import create_jira_issue

create_jira_issue("Performance Review Results", response.text)
create_gitlab_issue_comment(response.text)
.
.
.
create_jira_issue("Security Review Results", response.text)
create_gitlab_issue_comment(response.text)

انتقِل إلى علامة التبويب "Source Control"، وفعِّل هذا التغيير واحفظه وأرسِله.

افتح الموقع الإلكتروني GitLab وانتقِل إلى "Build" / "Pipelines".

اتّبِع الرابط المؤدي إلى CircleCI لمراجعة سير العمل.

راجِع التعليقات حول مشكلة GitLab في مستودعك.

راجِع المشاكل الجديدة التي تم إنشاؤها في مشروعك على JIRA.

26. تهانينا!

تهانينا، لقد أكملت الدرس التطبيقي.

في ما يلي المواضيع التي تناولناها:

إضافة خطوات التشغيل الآلي لمراجعة الرموز البرمجية من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي في GitHub وGitLab وCircleCI
يوفّر عملاء LangChain ReAct إمكانية تنفيذ المهام تلقائيًا، مثل التعليق على مشكلة GitLab وفتح تذاكر JIRA.

الخطوة التالية:

سنقدّم المزيد من الجلسات التدريبية قريبًا.

تَنظيم

لتجنُّب تحصيل رسوم من حسابك على Google Cloud مقابل الموارد المستخدَمة في هذا الدليل التعليمي، يمكنك إما حذف المشروع الذي يحتوي على الموارد أو الاحتفاظ بالمشروع وحذف الموارد الفردية.

حذف المشروع

إنّ أسهل طريقة لإيقاف الفوترة هي حذف المشروع الذي أنشأته للدليل التعليمي.