# Open Code Review ของ Alibaba: การติดตั้งและการรีวิวครั้งแรก

> ตั้งค่าโมเดลสำหรับ Open Code Review ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงใน Git และทบทวนสิ่งที่พบ โหมดมอบหมายงานใช้โมเดลของเอเจนต์ของคุณ

Source: https://ailoot.ai/blog/th/alibaba-open-code-review/
Canonical: https://ailoot.ai/blog/th/alibaba-open-code-review/
Language: th
Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/)
Translation: guide-187
Revision: sha256-eb9f820249b70582a32856c4b94fd6d36d1f7b31cfe63911db5b2f633bf8a6ca


[เอกสารประกอบ Ailoot: API คีย์ และการผสานการทำงาน](https://ailoot.ai/docs/).

## Open Code Review ทำอะไร

<div class="aside" data-semantic="key-takeaway" role="note" aria-label="ประเด็นสำคัญของส่วนนี้">

ประเด็นสำคัญ

Open Code Review หรือ OCR เป็นเครื่องมือบรรทัดคำสั่งสำหรับรีวิวโค้ด โดยจะอ่านการเปลี่ยนแปลงใน Git ส่งไฟล์ไปยังโมเดลภาษาที่กำหนดค่าไว้ และส่งกลับความคิดเห็นที่ผูกกับบรรทัดเฉพาะ นี่เป็นการรีวิวเพิ่มเติม ไม่ใช่หลักฐานว่าโค้ดไม่มีข้อผิดพลาด

</div>

โปรเจกต์นี้เผยแพร่ในรีโพซิทอรีอย่างเป็นทางการของ Alibaba ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache-2.0 ใน README ผู้พัฒนาอธิบายการผสานการเลือกไฟล์และกฎด้วยโปรแกรมเข้ากับเอเจนต์ที่วิเคราะห์โค้ด นอกจากนี้ยังมี `ocr scan` สำหรับสแกนไฟล์ทั้งไฟล์เมื่อไม่มี diff ที่มีความหมาย—ชุดการเปลี่ยนแปลงใน Git

เริ่มจากการรีวิวครั้งแรก แล้วประเมินความคิดเห็นเกี่ยวกับโค้ดของคุณด้วยตนเอง ยังไม่มีการวัดการประหยัดโทเค็นในโปรเจกต์ของคุณที่นี่ [บทความเรื่องการกล่าวอ้างว่า “เสร็จแล้ว” ทั้งที่ไม่จริง](https://ailoot.ai/blog/th/ai-agent-says-done/) อธิบายว่าทำไมจึงควรตรวจสอบผลลัพธ์ของเอเจนต์แยกต่างหาก

## เตรียมรีโพซิทอรีและติดตั้ง OCR

วิธีติดตั้งนี้ต้องใช้ Git เวอร์ชัน 2.41 ขึ้นไปและ npm เริ่มด้วยรีโพซิทอรีทดสอบที่ไม่มีข้อมูลลับ เอเจนต์สามารถอ่านไฟล์ทั้งไฟล์และค้นหาในโค้ดเบสได้ ส่วนโหมดไดเรกทอรีทำงานจะรวมไฟล์ที่ยังไม่ถูกติดตามด้วย ตรวจสอบรีโพซิทอรีทั้งหมด รวมถึงไฟล์ใหม่ โดยต้องไม่มีคีย์หรือข้อมูลที่ไม่สามารถส่งไปยังโมเดลที่คุณเลือกได้

```bash
git --version
npm install -g @alibaba-group/open-code-review
```

หลังติดตั้งแล้ว คำสั่ง `ocr` จะพร้อมใช้งาน ตรวจสอบตัวเลือกการติดตั้งและตัวแพ็กเกจจาก README อย่างเป็นทางการ อย่าอ้างอิงแพ็กเกจสุ่มที่มีชื่อคล้ายกัน

## กำหนดค่าโมเดลและเรียกใช้การรีวิว

ในเทอร์มินัล ให้เรียกใช้:

```bash
ocr config provider
ocr config model
```

อินเทอร์เฟซแบบโต้ตอบจะให้คุณเลือกผู้ให้บริการ ป้อน API key และกำหนดค่าโมเดล จากนั้นจะตรวจสอบการเชื่อมต่อ ป้อนคีย์ในอินเทอร์เฟซที่กำหนดไว้ อย่าใส่ไว้ในไฟล์โปรเจกต์หรือข้อความ commit ก่อนเรียกใช้การรีวิว ให้ตรวจสอบว่าผู้ให้บริการที่คุณเลือกคิดค่าบริการอย่างไร เพราะใบอนุญาตฟรีของ OCR ไม่ได้หมายความว่าการเรียกใช้โมเดลจะฟรี

ไปยังไดเรกทอรีโปรเจกต์ของคุณแล้วเรียกใช้การรีวิว แทน `your-project` ด้วยพาธไปยังโปรเจกต์ของคุณ:

```bash
cd your-project
ocr review
```

ในโหมดนี้ `ocr review` จะตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงที่อยู่ใน staging การเปลี่ยนแปลงที่ยังไม่อยู่ใน staging และการเปลี่ยนแปลงใหม่ในไฟล์ที่ยังไม่ถูกติดตาม หากต้องการบันทึกความคิดเห็นเป็น JSON ให้ใช้คำสั่งนี้ได้:

```bash
ocr review --format json --output result.json
```

อย่าเพิ่มรายงานลงใน commit โดยอัตโนมัติ ให้ตรวจสอบก่อนว่าไม่มีโค้ดหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อน มีคำสั่งแยกต่างหากสำหรับรีวิวไฟล์ทั้งไฟล์ในไดเรกทอรี โดยไม่ขึ้นกับการเปลี่ยนแปลง:

```bash
ocr scan --path internal/agent
```

`internal/agent` เป็นตัวอย่างจาก README ให้แทนที่ด้วยพาธที่มีอยู่ในโปรเจกต์ของคุณ เริ่มจากไดเรกทอรีขนาดเล็กเพื่อประเมินว่าความคิดเห็นมีประโยชน์เพียงใดและมีค่าใช้จ่ายจริงเท่าใด ก่อนสแกนทั้งหมด

## จะรู้ได้อย่างไรว่าการรีวิวมีประโยชน์

เปิดความคิดเห็นแต่ละรายการ ค้นหาบรรทัดนั้น แล้วตรวจสอบว่าสามารถทำให้ปัญหาเกิดซ้ำได้หรือไม่ ยืนยันการแก้ไขด้วยการทดสอบ และบันทึกผลบวกลวงแยกไว้ การไม่มีความคิดเห็นไม่ได้ใช้แทนการทดสอบการทำงานและการตรวจสอบการควบคุมสิทธิ์

ในการเปรียบเทียบ ผู้พัฒนาระบุไว้ใน README ว่า OCR ตรวจพบปัญหาได้ในสัดส่วนที่น้อยกว่าเอเจนต์อเนกประสงค์ นี่เป็นคำกล่าวอ้างของผู้พัฒนาภายใต้เงื่อนไขของการศึกษานั้น ไม่ใช่การวัดคุณภาพของโปรเจกต์คุณ ที่นี่ไม่มีการวัดความแม่นยำของ OCR โดยอิสระ

## โหมดมอบหมายงานแตกต่างอย่างไร

โหมดปกติใช้โมเดลที่กำหนดค่าไว้ใน OCR ส่วนโหมดมอบหมายงาน OCR จะเลือกไฟล์และกำหนดกฎ ขณะที่เอเจนต์ AI ของคุณรีวิวโค้ดโดยใช้โมเดลของตนเอง ในโหมดนี้ไม่จำเป็นต้องกำหนดค่าโมเดลแยกต่างหากหรือใช้ API key สำหรับ OCR

คำสั่งเตรียมการจาก README:

```bash
ocr delegate preview
ocr delegate rule src/main.go src/handler.go
```

แทนที่พาธด้วยพาธของคุณเอง หลังเรียกใช้คำสั่งเหล่านี้ ให้ส่งการวิเคราะห์ต่อไปยังเอเจนต์ที่เชื่อมต่ออยู่ การเตรียมไฟล์ยังไม่ถือเป็นการรีวิวโค้ด เงื่อนไขการชำระเงินและข้อจำกัดของเอเจนต์ยังมีผล ดังนั้น “ไม่ต้องใช้คีย์แยก” ไม่ได้หมายความว่า “รีวิวฟรี”

รีโพซิทอรีอธิบายการผสานการทำงานกับ Claude Code, Codex และเอเจนต์อื่น ๆ หากคุณใช้ Codex ให้ทำความเข้าใจ [วิธีทำงานของ skills ใน Codex](https://ailoot.ai/blog/th/codex-skills/) ก่อน ส่วนเครื่องมืออื่นที่รองรับมี [บทนำเกี่ยวกับ Kimi Code](https://ailoot.ai/blog/th/kimi-code-install/) เชื่อมต่อการผสานการทำงานหลังจากคุณเข้าใจรายงานปกติแล้ว อย่าใช้สิ่งนี้แทนการอ่านรายงาน

## หากการเรียกใช้ไม่แสดงผลลัพธ์

ตรวจสอบว่าติดตั้ง Git เวอร์ชันที่กำหนดไว้แล้ว คุณอยู่ในไดเรกทอรีโปรเจกต์ที่ถูกต้อง และการเชื่อมต่อกับโมเดลใช้งานได้ หากไม่มีการเปลี่ยนแปลงให้รีวิว อย่าเรียกผลลัพธ์ที่ว่างเปล่าว่าเป็นการรีวิวโค้ดเบสทั้งหมด เพราะต้องใช้ scan สำหรับไฟล์ทั้งไฟล์ อย่าตั้งค่าบล็อก commit โดยอัตโนมัติโดยอาศัยรายงานเดียวที่ยังไม่คุ้นเคย

ตรวจสอบคำสั่งเทียบกับ README อย่างเป็นทางการ ณ revision ที่ปักหมุดไว้ของรีโพซิทอรีแล้ว ไม่มีการเรียกใช้แบบเสียค่าใช้จ่ายกับโปรเจกต์ของผู้ใช้ เกณฑ์ความสำเร็จของการลองครั้งแรกคือได้ความคิดเห็นที่ชัดเจน ซึ่งคุณสามารถยืนยันหรือปฏิเสธพร้อมเหตุผลได้

<div class="section" role="doc-bibliography" aria-label="แหล่งที่มา">

### แหล่งที่มา

- [เอกสารอย่างเป็นทางการ](https://raw.githubusercontent.com/alibaba/open-code-review/486022daaf14f7142275eddb9b3cacc3cc5dadfa/README.md)

</div>



หากคุณต้องการเข้าถึงโมเดล AI ผ่าน Ailoot ลองดู [Ailoot](https://ailoot.ai/).

## คำถามที่พบบ่อย

### รายงาน OCR ไม่มีความเห็นพิสูจน์ว่าโค้ดถูกต้องหรือไม่?

ไม่ใช่ ตรวจว่ารีวิวการเปลี่ยนแปลง Git ที่ต้องการจริง และยังต้องทดสอบการทำงานกับสิทธิ์เข้าถึง สำหรับแต่ละปัญหาให้ดูบรรทัดที่อ้างและทำให้เกิดซ้ำ พร้อมแยกบันทึกการเตือนผิด

### โหมด delegation ทำให้รีวิวฟรีหรือไม่?

ไม่ใช่ โหมดนี้ส่งการวิเคราะห์ให้เอเจนต์ที่เชื่อมไว้โดยไม่ต้องตั้งค่าโมเดล OCR แยก แต่ยังใช้เงื่อนไขจ่ายเงินและขีดจำกัดของเอเจนต์นั้น คำสั่ง preview และ rule เตรียมการส่งงาน ไม่ใช่รีวิวที่เสร็จแล้ว


## Ailoot · บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท

Ailoot อาศัยประสบการณ์การดำเนินงานที่สั่งสม ฐานลูกค้าขนาดใหญ่ บริการที่เสถียร และการติดตาม KPI อย่างต่อเนื่อง

บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.

Ailoot นำประสบการณ์การดำเนินงานนี้มาใช้เพื่อให้เข้าถึงฟังก์ชัน AI ผ่าน API ในผลิตภัณฑ์ของลูกค้า เอเจนต์ แอปพลิเคชัน และระบบอัตโนมัติ