Criando meu Próprio Revisor de Código IA para GitHub (Sem Código, Tutorial n8n)

TThe Coding Koala
Computing/SoftwareSmall Business/StartupsInternet Technology

Transcript

00:00:00Recentemente, conheci uma ferramenta chamada CodeRabbit, que é basicamente um assistente
00:00:05de revisão de código com IA que se integra a plataformas como o GitHub e oferece feedback
00:00:10linha por linha em pull requests. A ideia é bem simples, mas extremamente poderosa. Sempre que você abre um PR,
00:00:16uma IA revisa automaticamente seu código e deixa comentários sugerindo melhorias, apontando bugs
00:00:22e destacando problemas em potencial. Mas, como a maioria das ferramentas de IA hoje, a versão gratuita é bem
00:00:28limitada e a funcionalidade completa exige uma assinatura paga. Então eu fiz o que a maioria dos desenvolvedores
00:00:33faria ao ver um produto legal: tentei construir eu mesmo. Mas desta vez, em vez de
00:00:38escrever centenas de linhas de código, vamos construir todo esse sistema usando o n8n, que é
00:00:44uma poderosa plataforma de automação de fluxo de trabalho. Então, vamos começar. Primeiro, precisamos configurar o n8n. Você
00:00:51basicamente tem duas opções. A primeira é executá-lo localmente no seu computador usando um comando
00:00:56simples, o que é ótimo se você quiser apenas experimentar ou testar alguns fluxos de trabalho rapidamente.
00:01:01No entanto, se você quiser que sua automação realmente rode em segundo plano e esteja disponível 24 horas por dia,
00:01:06você acabará precisando hospedá-la em algum lugar. Você pode hospedar usando o n8n Cloud, que é a
00:01:12plataforma oficial de hospedagem gerenciada. Mas, pessoalmente, achei um pouco caro, já que o preço
00:01:17começa em cerca de US$ 20 por mês e pode aumentar dependendo de quanto você usa a automação.
00:01:23Além disso, configurar o n8n do zero em um servidor pode ser um pouco complexo se você
00:01:28não estiver familiarizado com configuração de servidores. Então, se você quer algo mais barato e muito mais fácil de
00:01:33configurar, pode usar a Hostinger, que também é a patrocinadora do vídeo de hoje. O que você precisa fazer
00:01:39é clicar no primeiro link na descrição, que te levará diretamente para a página de auto-hospedagem
00:01:44do n8n na Hostinger. Se você descer até a seção de preços, verá que os planos são realmente
00:01:50muito acessíveis em comparação ao n8n Cloud. Mas o preço não é a única vantagem aqui. Quando você
00:01:56hospeda o n8n em um VPS da Hostinger, você tem fluxos de trabalho ilimitados, total propriedade sobre seus dados
00:02:03e preços previsíveis, porque você não paga com base no uso. Outra grande vantagem é que
00:02:08a Hostinger oferece uma configuração de um clique, para que você possa ter sua instância do n8n rodando em minutos
00:02:14sem lidar com etapas de instalação complicadas. Para este tutorial, recomendo escolher o plano KVM 2,
00:02:20que é a opção mais popular e oferece recursos suficientes para rodar confortavelmente vários
00:02:25fluxos de trabalho. Assim que selecionar o plano, você será levado para a página de checkout, onde poderá escolher
00:02:31o período de faturamento. Geralmente, selecionar 12 ou 24 meses oferece o melhor custo-benefício. Se você descer
00:02:37mais um pouco, poderá escolher a região do servidor e, na seção de sistema operacional, você
00:02:42notará que o n8n já está pré-selecionado. E, a propósito, se você quiser um desconto adicional,
00:02:48pode usar meu código de cupom DECODINGCOALATEN para ganhar 10% de desconto extra. Depois disso, basta
00:02:54criar uma conta, caso ainda não tenha uma, inserir suas informações de pagamento e concluir a
00:02:58compra. Assim que o pagamento for concluído, você será redirecionado para a página de configuração do VPS, onde precisará
00:03:04definir uma senha de root para seu servidor. Após alguns instantes, seu VPS estará pronto e você verá
00:03:10que ele aparecerá no seu painel da Hostinger. E é basicamente isso. Agora podemos finalmente focar na
00:03:16parte interessante: construir nosso fluxo de trabalho. Quando seu VPS estiver pronto, clique em Gerenciar App,
00:03:22crie sua conta no n8n, se ainda não tiver uma, e você será levado ao painel de controle.
00:03:27Dentro do painel, você geralmente tem duas opções ao criar fluxos de trabalho. Você pode
00:03:33começar completamente do zero ou usar um modelo existente que outra pessoa já
00:03:38tenha criado. Na verdade, para esta revisão de código de IA do GitHub, também partiremos de um modelo existente e
00:03:44depois o personalizaremos conforme nossas necessidades. Então, vamos importar o modelo. Você pode
00:03:50importá-lo diretamente na sua instância ou copiar o modelo para a área de transferência e colá-lo no seu
00:03:55editor de fluxo de trabalho. Vou usar a opção da área de transferência. Agora podemos começar a trabalhar no nosso fluxo.
00:04:01Vamos começar com o primeiro nó. O primeiro nó é o gatilho do GitHub, que basicamente monitora
00:04:06eventos que acontecem no seu repositório do GitHub. Para configurá-lo, basta clicar duas vezes no nó e
00:04:11criar novas credenciais. Você verá duas opções para conectar sua conta do GitHub. Vou usar a
00:04:17opção OAuth2. Para obter as credenciais necessárias, vá às configurações do GitHub, desça até
00:04:23configurações de desenvolvedor, abra OAuth apps e crie um novo aplicativo OAuth. Dê um nome a ele.
00:04:30E para a URL de retorno, você simplesmente copia a URL de redirecionamento fornecida pelo n8n e cola lá. Após registrar o
00:04:36aplicativo, o GitHub gerará um ID de cliente e você também poderá criar um segredo de cliente. Copie ambos
00:04:42esses valores e cole-os nos campos de credenciais dentro do n8n. Em seguida, clique em conectar e autorize
00:04:48o aplicativo. Uma vez conectado, você insere o proprietário e o nome do repositório e garante
00:04:54que o tipo de evento esteja definido como pull request. Agora o fluxo ouvirá automaticamente os PRs
00:05:00criados naquele repositório. O próximo nó no nosso fluxo é responsável por recuperar as
00:05:06diferenças de arquivo do pull request. Sempre que um PR é criado, há mudanças entre o
00:05:11código antigo e o novo, e este nó busca essas mudanças para que nossa IA possa analisá-las.
00:05:17Depois disso, temos um nó de JavaScript chamado "create target prompt". Este nó prepara o prompt que
00:05:23será enviado ao modelo de IA. Dentro do código, você verá uma variável chamada "user message",
00:05:29que contém as instruções para a IA. O legal é que você pode personalizar este prompt como
00:05:34quiser, dependendo de quão rígida ou detalhada você quer que a revisão de código seja. Em seguida, vem o
00:05:40nó do agente de revisão de código, responsável por realmente enviar a solicitação ao modelo de IA. O modelo
00:05:45originalmente se conecta a um modelo da OpenAI e também usa o Google Sheets para diretrizes de codificação.
00:05:51Mas, para este tutorial, usaremos o modelo Google Gemini, então podemos remover o nó do Google Sheets e
00:05:57substituir o modelo da OpenAI por um modelo de chat do Gemini. Tudo o que você precisa fazer é colar sua chave de API do Gemini
00:06:04e agora o Gemini cuidará da revisão do código. A esta altura, nosso fluxo de trabalho já faz a maior parte do
00:06:10trabalho pesado. Ele monitora os pull requests, recupera o código alterado, cria um prompt
00:06:16e o envia para a IA analisar. Agora só precisamos postar os resultados de volta no GitHub. O próximo
00:06:22nó chama-se "GitHub robot" e este nó é responsável por postar comentários diretamente no
00:06:27pull request. Mais uma vez, usamos as credenciais do GitHub que configuramos antes, inserimos os
00:06:32detalhes do repositório e selecionamos o tipo de evento de comentário. Por fim, temos um último nó do GitHub que
00:06:39adiciona um rótulo para identificar que o comentário foi gerado pela nossa revisão de IA. Clique duas vezes nele
00:06:44e preencha as mesmas informações de antes. Você também pode editar o rótulo como desejar. E é isso.
00:06:50Nosso fluxo de trabalho está pronto. Antes de testar, vamos primeiro publicar nosso fluxo. Basta clicar em publicar
00:06:56no topo, dar um nome a ele e pronto. Agora vamos testar. Estou usando um repositório chamado Quizify,
00:07:03que é basicamente um projeto de gerador de quizzes com IA. Para testar nosso fluxo, vou adicionar intencionalmente um
00:07:09código ruim para que a IA tenha algo para criticar. Antes de enviar as mudanças, certifique-se de criar uma
00:07:16branch separada para poder abrir um pull request. Assim que a branch for enviada, criamos o pull
00:07:21request. Agora, se tudo estiver configurado corretamente, nosso fluxo deve disparar automaticamente. E, como
00:07:30vocês podem ver, a IA já analisou o código e começou a deixar comentários diretamente no pull
00:07:36request. Toda vez que você abrir um novo PR no futuro, este fluxo rodará automaticamente e revisará
00:07:43seu código. Você também pode verificar os logs de execução dentro do n8n para ver se o fluxo rodou com sucesso.
00:07:49Então, sim, é basicamente assim que você pode construir seu próprio revisor de código de IA para o GitHub usando o n8n,
00:07:55hospedado na Hostinger, e automatizar revisões de código em apenas alguns minutos. E a parte legal é que isso
00:08:00é apenas a ponta do iceberg do que você pode construir com o n8n. Quando começar a experimentar, você
00:08:06poderá automatizar tudo, desde pipelines de deploy até agentes de IA e fluxos de produtividade. Então,
00:08:12foi isso para este vídeo. Obrigado à Hostinger por patrocinar este vídeo e não deixem de conferir
00:08:17o serviço deles. Se você achou este vídeo útil, curta, compartilhe e se inscreva. Vejo vocês
00:08:23no próximo!

Key Takeaway

É possível construir uma alternativa personalizada e econômica ao CodeRabbit utilizando n8n e Google Gemini para automatizar revisões de código de forma profissional.

Highlights

Criação de um revisor de código automatizado utilizando a ferramenta de automação low-code n8n.

Comparação entre o custo do n8n Cloud e a viabilidade de auto-hospedagem em um VPS da Hostinger.

Integração do fluxo de trabalho com a API do Google Gemini para análise de inteligência artificial.

Configuração de Webhooks e aplicativos OAuth no GitHub para monitorar Pull Requests em tempo real.

Personalização de prompts de IA para ajustar o nível de rigor e detalhamento das revisões de código.

Automatização da postagem de comentários e labels diretamente na interface do GitHub.

Timeline

Introdução e Conceito do Revisor de IA

O apresentador introduz a ferramenta CodeRabbit e explica como ela auxilia desenvolvedores fornecendo feedback linha por linha em Pull Requests. Ele destaca que, embora poderosa, as limitações da versão gratuita motivam a criação de uma solução própria. O objetivo do vídeo é replicar essa funcionalidade de revisão automática usando a plataforma de automação n8n. Esta abordagem promete economizar tempo e dinheiro ao evitar assinaturas caras de ferramentas prontas. A introdução estabelece a base para um tutorial focado em eficiência e personalização sem a necessidade de escrever centenas de linhas de código.

Hospedagem e Configuração do n8n

Nesta seção, são discutidas as opções de execução do n8n, comparando o uso local, a nuvem oficial e a auto-hospedagem. O autor recomenda o uso de um VPS da Hostinger devido ao custo-benefício superior e à facilidade de instalação com um clique. Ele detalha o processo de escolha do plano KVM 2, a definição do sistema operacional e a configuração da senha de root. A hospedagem própria é apresentada como a melhor escolha para manter o fluxo rodando 24 horas por dia com previsibilidade de custos. O patrocínio da Hostinger é mencionado como uma forma de facilitar esse acesso técnico para iniciantes.

Configuração da Integração com GitHub

O vídeo avança para a construção do fluxo de trabalho, começando pela importação de um modelo existente para o painel do n8n. O primeiro passo prático envolve a configuração do nó de gatilho do GitHub usando o protocolo OAuth2 para segurança. O instrutor demonstra como criar um aplicativo OAuth nas configurações de desenvolvedor do GitHub e vincular o ID e o segredo do cliente. É essencial configurar a URL de redirecionamento corretamente para que o n8n receba os eventos de Pull Request. Esta etapa garante que a automação seja disparada sempre que um novo código for enviado para revisão.

Processamento de Dados e Integração com Gemini

Após o gatilho, o fluxo busca as diferenças de arquivos (diffs) para que a IA saiba exatamente o que foi alterado no código. Um nó de JavaScript é utilizado para formatar o prompt que define como a IA deve se comportar durante a análise. O autor opta por substituir o modelo padrão da OpenAI pelo Google Gemini, destacando a necessidade de inserir a chave de API correspondente. Ele remove dependências desnecessárias, como o Google Sheets, para simplificar a arquitetura do projeto. Essa fase é o "cérebro" da automação, onde a lógica de revisão é efetivamente processada pelo modelo de linguagem.

Finalização do Fluxo e Publicação

Com a análise da IA concluída, os resultados precisam ser enviados de volta para a interface do desenvolvedor no GitHub. O nó "GitHub Robot" é configurado para postar os comentários gerados pela IA diretamente nas linhas relevantes do Pull Request. Além disso, um nó final adiciona uma etiqueta (label) automática para sinalizar que aquela revisão foi feita por um robô. O apresentador mostra como nomear e publicar o fluxo para que ele passe a operar de forma ativa. Este fechamento do ciclo garante que o feedback chegue ao usuário final de forma organizada e identificável.

Teste Prático e Considerações Finais

Para validar o sistema, o autor realiza um teste real no repositório "Quizify", inserindo intencionalmente um código de baixa qualidade. Ele demonstra a criação de uma nova branch e a abertura do Pull Request, observando a automação entrar em ação instantaneamente. Os comentários da IA aparecem no GitHub, provando que o fluxo de trabalho está funcionando conforme o esperado e economizando o tempo de revisão manual. O vídeo conclui incentivando os espectadores a explorarem o n8n para outras automações de produtividade e DevOps. Por fim, agradece ao patrocinador e convida o público a se inscrever para mais tutoriais técnicos.

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