Scripts e skills para LLMs corrigirem automaticamente violações de análise estática em pipelines CI/CD, com integração a ferramentas de linha de comando como Copilot ou Codex.
Este projeto oferece scripts e skills projetados para modelos de linguagem de grande escala (LLMs) corrigirem automaticamente violações de análise estática de código em pipelines de CI/CD. Ele se integra perfeitamente com ferramentas de linha de comando como GitHub Copilot e OpenAI Codex, permitindo que os desenvolvedores automatizem a correção de problemas de qualidade de código identificados por ferramentas como Parasoft Jtest. A skill é útil porque reduz o esforço manual de revisão e correção de código, acelerando o desenvolvimento e garantindo a conformidade com padrões de codificação. Suporta plataformas de LLM que podem executar scripts e comandos, sendo ideal para ambientes de integração contínua onde a qualidade do código é verificada automaticamente. O funcionamento baseia-se na leitura das violações reportadas, na geração de correções contextualizadas pelo LLM e na aplicação dessas correções ao código-fonte.
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Este projeto contém scripts e skills para LLMs fornecerem correções automatizadas de violações de análise estática em pipelines CI/CD, com integração a ferramentas de linha de comando como Copilot ou Codex.
Fonte: https://github.com/parasoft/jtest-ai-agent-skills
Descoberto pelo caçador diário de skills do Awesome Skills.
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Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.