Si tienes un conjunto personalizado de prácticas recomendadas o convenciones que deseas que Gemini Code Assist verifique, puedes agregar un archivo styleguide.md a la carpeta raíz .gemini/ de tu repositorio. Este archivo se considera un archivo de texto normal y expande el mensaje estándar que usa Gemini Code Assist.
Patrones de revisión de código estándar
Cuando no se especifican guías de estilo personalizadas, estas son las categorías principales de áreas en las que Gemini Code Assist enfoca su revisión de código:
Exactitud: Se asegura de que el código funcione según lo previsto y controle los casos extremos, verifique si hay errores lógicos, condiciones de carrera o uso incorrecto de la API.
Eficiencia: Identifica posibles cuellos de botella de rendimiento o áreas para la optimización, como bucles excesivos, fugas de memoria, estructuras de datos ineficientes, cálculos redundantes, registros excesivos y manipulación de cadenas ineficiente.
Mantenibilidad: Evalúa la legibilidad, la modularidad y el cumplimiento de las prácticas recomendadas y los lenguajes de programación. Se orienta a nombres incorrectos para variables, funciones y clases, falta de comentarios o documentación, código complejo, duplicación de código, formato incoherente y números mágicos.
Seguridad: Identifica posibles vulnerabilidades en el manejo de datos o la validación de entradas, como el almacenamiento no seguro de datos sensibles, los ataques de inyección, los controles de acceso insuficientes, la falsificación de solicitudes entre sitios (CSRF) y las referencias de objetos directos no seguras (IDOR).
Misceláneo: Se consideran otros temas cuando se revisa la solicitud de extracción, como pruebas, rendimiento, escalabilidad, modularidad y reusabilidad, y registro y supervisión de errores.
Agrega archivos de configuración
La carpeta .gemini/ aloja todos los archivos de configuración relacionados con Gemini Code Assist, como config.yaml y styleguide.md.
El archivo config.yaml contiene varias funciones configurables que puedes
habilitar o inhabilitar. El archivo de texto styleguide.md es la guía de estilo, que le indica a Gemini Code Assist algunas reglas específicas que deseas que siga cuando realice una revisión de código.
Para agregar estos archivos de configuración, créalos en la carpeta .gemini/ de tu
repositorio y usa la siguiente tabla como referencia:
El siguiente fragmento de código es un ejemplo de un archivo config.yaml con la configuración predeterminada. Si no incluyes ninguna configuración en particular, Gemini Code Assist recurrirá a la configuración predeterminada. Puedes usar este fragmento como plantilla para crear tu propio archivo config.yaml:
have_fun: true
code_review:
disable: false
comment_severity_threshold: MEDIUM
max_review_comments: -1
pull_request_opened:
help: false
summary: true
code_review: true
El siguiente fragmento de código es un ejemplo de un archivo config.yaml con parámetros de configuración personalizados:
$schema: "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
title: RepoConfig
description: Configuration for Gemini Code Assist on a repository. All fields are optional and have default values.
type: object
properties:
have_fun:
type: boolean
description: Enables fun features such as a poem in the initial pull request summary. Default: true.
code_review:
type: object
description: Configuration for code reviews. All fields are optional and have default values.
properties:
disable:
type: boolean
description: Disables Gemini from acting on pull requests. Default: false.
comment_severity_threshold:
type: string
enum:
- LOW
- MEDIUM
- HIGH
- CRITICAL
description: The minimum severity of review comments to consider. Default: MEDIUM.
max_review_comments:
type: integer
format: int64
description: The maximum number of review comments to consider. Use -1 for unlimited. Default: -1.
pull_request_opened:
type: object
description: Configuration for pull request opened events. All fields are optional and have default values.
properties:
help:
type: boolean
description: Posts a help message on pull request open. Default: false.
summary:
type: boolean
description: Posts a pull request summary on the pull request open. Default: true.
code_review:
type: boolean
description: Posts a code review on pull request open. Default: true.
El siguiente fragmento de código es un ejemplo de un archivo styleguide.md:
# Company X Python Style Guide
# Introduction
This style guide outlines the coding conventions for Python code developed at Company X.
It's based on PEP 8, but with some modifications to address specific needs and
preferences within our organization.
# Key Principles
* **Readability:** Code should be easy to understand for all team members.
* **Maintainability:** Code should be easy to modify and extend.
* **Consistency:** Adhering to a consistent style across all projects improves
collaboration and reduces errors.
* **Performance:** While readability is paramount, code should be efficient.
# Deviations from PEP 8
## Line Length
* **Maximum line length:** 100 characters (instead of PEP 8's 79).
* Modern screens allow for wider lines, improving code readability in many cases.
* Many common patterns in our codebase, like long strings or URLs, often exceed 79 characters.
## Indentation
* **Use 4 spaces per indentation level.** (PEP 8 recommendation)
## Imports
* **Group imports:**
* Standard library imports
* Related third party imports
* Local application/library specific imports
* **Absolute imports:** Always use absolute imports for clarity.
* **Import order within groups:** Sort alphabetically.
## Naming Conventions
* **Variables:** Use lowercase with underscores (snake_case): `user_name`, `total_count`
* **Constants:** Use uppercase with underscores: `MAX_VALUE`, `DATABASE_NAME`
* **Functions:** Use lowercase with underscores (snake_case): `calculate_total()`, `process_data()`
* **Classes:** Use CapWords (CamelCase): `UserManager`, `PaymentProcessor`
* **Modules:** Use lowercase with underscores (snake_case): `user_utils`, `payment_gateway`
## Docstrings
* **Use triple double quotes (`"""Docstring goes here."""`) for all docstrings.**
* **First line:** Concise summary of the object's purpose.
* **For complex functions/classes:** Include detailed descriptions of parameters, return values,
attributes, and exceptions.
* **Use Google style docstrings:** This helps with automated documentation generation.
```python
def my_function(param1, param2):
"""Single-line summary.
More detailed description, if necessary.
Args:
param1 (int): The first parameter.
param2 (str): The second parameter.
Returns:
bool: The return value. True for success, False otherwise.
Raises:
ValueError: If `param2` is invalid.
"""
# function body here
```
## Type Hints
* **Use type hints:** Type hints improve code readability and help catch errors early.
* **Follow PEP 484:** Use the standard type hinting syntax.
## Comments
* **Write clear and concise comments:** Explain the "why" behind the code, not just the "what".
* **Comment sparingly:** Well-written code should be self-documenting where possible.
* **Use complete sentences:** Start comments with a capital letter and use proper punctuation.
## Logging
* **Use a standard logging framework:** Company X uses the built-in `logging` module.
* **Log at appropriate levels:** DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
* **Provide context:** Include relevant information in log messages to aid debugging.
## Error Handling
* **Use specific exceptions:** Avoid using broad exceptions like `Exception`.
* **Handle exceptions gracefully:** Provide informative error messages and avoid crashing the program.
* **Use `try...except` blocks:** Isolate code that might raise exceptions.
# Tooling
* **Code formatter:** [Specify formatter, e.g., Black] - Enforces consistent formatting automatically.
* **Linter:** [Specify linter, e.g., Flake8, Pylint] - Identifies potential issues and style violations.
# Example
```python
"""Module for user authentication."""
import hashlib
import logging
import os
from companyx.db import user_database
LOGGER = logging.getLogger(__name__)
def hash_password(password: str) -> str:
"""Hashes a password using SHA-256.
Args:
password (str): The password to hash.
Returns:
str: The hashed password.
"""
salt = os.urandom(16)
salted_password = salt + password.encode('utf-8')
hashed_password = hashlib.sha256(salted_password).hexdigest()
return f"{salt.hex()}:{hashed_password}"
def authenticate_user(username: str, password: str) -> bool:
"""Authenticates a user against the database.
Args:
username (str): The user's username.
password (str): The user's password.
Returns:
bool: True if the user is authenticated, False otherwise.
"""
try:
user = user_database.get_user(username)
if user is None:
LOGGER.warning("Authentication failed: User not found - %s", username)
return False
stored_hash = user.password_hash
salt, hashed_password = stored_hash.split(':')
salted_password = bytes.fromhex(salt) + password.encode('utf-8')
calculated_hash = hashlib.sha256(salted_password).hexdigest()
if calculated_hash == hashed_password:
LOGGER.info("User authenticated successfully - %s", username)
return True
else:
LOGGER.warning("Authentication failed: Incorrect password - %s", username)
return False
except Exception as e:
LOGGER.error("An error occurred during authentication: %s", e)
return False