00:00:00Hace poco descubrí una herramienta llamada CodeRabbit, que es básicamente un asistente de revisión
00:00:05de código con IA que se integra con plataformas como GitHub y ofrece comentarios línea por línea en
00:00:10los pull requests. La idea es bastante simple pero extremadamente potente. Cada vez que abres un pull request,
00:00:16una IA revisa automáticamente tu código y deja comentarios sugiriendo mejoras, señalando errores
00:00:22y resaltando problemas potenciales. Pero al igual que la mayoría de las herramientas de IA hoy en día, la versión gratuita es bastante
00:00:28limitada y la funcionalidad completa requiere una suscripción de pago. Así que hice lo que la mayoría de los desarrolladores
00:00:33harían al ver un producto genial. Intenté construirlo yo mismo. Pero esta vez, en lugar de
00:00:38escribir cientos de líneas de código, vamos a construir todo este sistema usando n8n, que es
00:00:44una potente plataforma de automatización de flujos de trabajo. Así que, empecemos. Primero necesitamos configurar n8n. Básicamente
00:00:51tienes dos opciones. La primera es ejecutarlo localmente en tu ordenador mediante un comando sencillo,
00:00:56lo cual es genial si solo quieres experimentar o probar rápidamente algunos flujos de trabajo.
00:01:01Sin embargo, si quieres que tu automatización se ejecute realmente en segundo plano y esté disponible las 24 horas,
00:01:06entonces eventualmente necesitarás alojarlo en algún lugar. Puedes usar n8n Cloud, que es la
00:01:12plataforma oficial de hosting gestionado. Pero, personalmente, me pareció un poco caro, ya que el precio
00:01:17comienza en unos 20 dólares al mes y puede aumentar según la cantidad de automatización que utilices.
00:01:23Además, configurar n8n desde cero en un servidor puede ser un poco complejo si no estás
00:01:28familiarizado con la configuración de servidores. Así que si buscas algo más barato y mucho más fácil de
00:01:33configurar, puedes usar Hostinger, que también es el patrocinador del vídeo de hoy. Lo que tienes que hacer
00:01:39es hacer clic en el primer enlace de la descripción, que te llevará directamente a la página de auto-alojamiento
00:01:44de n8n en Hostinger. Si bajas hasta la sección de precios, verás que los planes son realmente
00:01:50asequibles comparados con n8n Cloud. Pero el precio no es la única ventaja aquí. Al
00:01:56auto-alojar n8n en un VPS de Hostinger, obtienes flujos de trabajo ilimitados, propiedad total de tus datos
00:02:03y precios predecibles porque no pagas en función del uso. Otra gran ventaja es que
00:02:08Hostinger ofrece una configuración en un clic para que tu instancia de n8n funcione en pocos minutos
00:02:14sin lidiar con pasos de instalación complicados. Para este tutorial, recomiendo elegir el plan KVM2,
00:02:20que es la opción más popular y proporciona recursos suficientes para ejecutar cómodamente múltiples
00:02:25flujos de trabajo. Una vez seleccionado el plan, irás a la página de pago donde podrás elegir
00:02:31el periodo de facturación. Normalmente, elegir 12 o 24 meses ofrece la mejor relación calidad-precio. Si bajas
00:02:37un poco más, podrás elegir la región del servidor y, en la sección del sistema operativo, verás
00:02:42que n8n ya está preseleccionado. Por cierto, si quieres un descuento adicional,
00:02:48puedes usar mi código de cupón "DECODINGCOALATEN" para obtener un 10% de descuento extra. Después de eso,
00:02:54simplemente crea una cuenta si aún no la tienes, introduce tus datos de pago y completa la
00:02:58compra. Una vez finalizado el pago, serás redirigido a la página de configuración del VPS, donde deberás
00:03:04introducir una contraseña de root para tu servidor. Tras unos instantes, tu VPS estará listo y debería
00:03:10aparecer en tu panel de control de Hostinger. Y eso es básicamente todo. Ahora podemos centrarnos en
00:03:16la parte interesante: construir nuestro flujo de trabajo. Cuando tu VPS esté listo, haz clic en "Manage App",
00:03:22crea tu cuenta de n8n si aún no tienes una, y entrarás en el panel de control.
00:03:27Dentro del panel, generalmente tienes dos opciones al crear flujos de trabajo. Puedes
00:03:33empezar completamente desde cero o usar una plantilla existente que otra persona ya haya
00:03:38creado. De hecho, para este revisor de código con IA para GitHub, también partiremos de una plantilla existente y
00:03:44luego la personalizaremos según nuestras necesidades. Vamos a importar la plantilla. Puedes
00:03:50importarla directamente en tu instancia o copiar la plantilla al portapapeles y pegarla en tu
00:03:55editor de flujos de trabajo. Yo elegiré la opción del portapapeles. Ahora podemos empezar a trabajar en nuestro flujo.
00:04:01Empecemos con el primer nodo. El primer nodo es el trigger de GitHub, que básicamente escucha
00:04:06eventos que ocurren en tu repositorio de GitHub. Para configurarlo, haz doble clic en el nodo y
00:04:11crea nuevas credenciales. Verás dos opciones para conectar tu cuenta de GitHub. Yo usaré la
00:04:17opción OAuth2. Para obtener las credenciales necesarias, ve a tus ajustes de GitHub, baja hasta
00:04:23Developer settings, abre OAuth apps y crea una nueva aplicación OAuth. Ponle un nombre. Y para la URL
00:04:30de retorno, simplemente copia la URL de redirección proporcionada por n8n y pégala allí. Tras registrar la
00:04:36aplicación, GitHub generará un Client ID y también podrás crear un Client Secret. Copia ambos
00:04:42valores y pégalos en los campos de credenciales dentro de n8n. Luego haz clic en conectar y autoriza
00:04:48la aplicación. Una vez conectado, introduce el propietario y el nombre del repositorio y asegúrate
00:04:54de que el tipo de evento sea "pull_request". Ahora el flujo escuchará automáticamente los pull requests
00:05:00creados en ese repositorio. El siguiente nodo de nuestro flujo se encarga de recuperar las
00:05:06diferencias de archivos del pull request. Siempre que se crea un pull request, hay cambios entre el
00:05:11código antiguo y el nuevo, y este nodo obtiene esos cambios para que nuestra IA pueda analizarlos.
00:05:17Después, tenemos un nodo de JavaScript llamado "create target prompt". Este nodo prepara el prompt que
00:05:23se enviará al modelo de IA. Dentro del código, verás una variable llamada "user message", que
00:05:29contiene las instrucciones para la IA. Lo bueno es que puedes personalizar este prompt como quieras,
00:05:34dependiendo de qué tan estricta o detallada quieras que sea la revisión de código. Luego viene el nodo
00:05:40del agente de revisión de código, que es el responsable de enviar realmente la solicitud al modelo de IA. La plantilla
00:05:45originalmente se conecta a un modelo de OpenAI y también utiliza Google Sheets para las guías de estilo.
00:05:51Pero para este tutorial, usaremos el modelo Gemini de Google, así que podemos eliminar el nodo de Google Sheets y
00:05:57reemplazar el modelo de OpenAI con un modelo de chat de Gemini. Solo tienes que pegar tu clave de API de Gemini
00:06:04y ahora Gemini se encargará de la revisión del código. En este punto, nuestro flujo de trabajo ya hace la mayor parte
00:06:10del trabajo pesado. Escucha los pull requests, recupera el código modificado, crea un prompt,
00:06:16y lo envía a la IA para su análisis. Ahora solo nos falta publicar los resultados en GitHub. El siguiente
00:06:22nodo se llama "GitHub robot" y este nodo se encarga de publicar comentarios directamente en
00:06:27el pull request. Una vez más, usamos las credenciales de GitHub que configuramos antes, ponemos los
00:06:32detalles del repositorio y seleccionamos el tipo de evento de comentario. Finalmente, tenemos un último nodo de GitHub que
00:06:39añade una etiqueta para identificar que el comentario fue generado por nuestra revisión de IA. Haz doble clic en él
00:06:44y rellena la misma información que antes. También puedes editar la etiqueta como desees. Y eso es todo.
00:06:50Nuestro flujo de trabajo ya está completo. Antes de probarlo, vamos a publicarlo. Haz clic en publicar
00:06:56en la parte superior, ponle un nombre y listo. Ahora vamos a probarlo. Estoy usando un repositorio llamado Quizify,
00:07:03que es básicamente un proyecto generador de cuestionarios con IA. Para probar nuestro flujo, añadiré intencionadamente
00:07:09algo de código malo para que la IA tenga algo que criticar. Antes de subir los cambios, asegúrate de crear una
00:07:16rama separada para poder abrir un pull request. Una vez subida la rama, creamos el pull
00:07:21request. Ahora, si todo está configurado correctamente, nuestro flujo debería activarse automáticamente. Y como
00:07:30podéis ver, la IA ya ha analizado el código y ha empezado a dejar comentarios directamente en el pull
00:07:36request. Cada vez que abras un nuevo PR en el futuro, este flujo se ejecutará automáticamente y revisará
00:07:43tu código. También puedes consultar los registros de ejecución dentro de n8n para ver que el flujo se ejecutó correctamente.
00:07:49Así que sí, básicamente así es como puedes construir tu propio revisor de código de GitHub con IA usando n8n,
00:07:55alojado en Hostinger, y automatizar las revisiones de código en pocos minutos. Y lo mejor es que esto
00:08:00es solo la punta del iceberg de lo que puedes construir con n8n. Una vez que empieces a experimentar,
00:08:06podrás automatizar desde flujos de despliegue hasta agentes de IA y flujos de productividad. Eso
00:08:12ha sido todo por este vídeo. Gracias a Hostinger por patrocinar este vídeo y aseguraos de echarle
00:08:17un vistazo. Si este vídeo os ha resultado útil, no olvidéis darle a me gusta, compartir y suscribiros. Y nos vemos
00:08:23en el próximo.