AI 代理实战：使用 KaibanJS 管理 GitHub Issues
社区文章 发布于 2024 年 12 月 20 日
在 GitHub 上管理大型项目时，跟踪问题及其不断变化的状态可能是一项艰巨的任务。这时，KaibanJS 和 GitHub Issues 工具的协同作用就凸显出来了，它为开发人员和团队提供了一种结构化、自动化的方式来高效地收集、分析和报告 GitHub 问题。
本文将探讨一个结合 KaibanJS 和 GitHub Issues 工具来生成详细存储库问题 Markdown 报告的实际用例。该工作流程突出了 KaibanJS 代理和工具在简化复杂任务同时提供可操作见解方面的能力。
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GitHub Issues 工具的强大功能
GitHub Issues 工具与 GitHub 的 API 无缝集成，使用户能够：
- 轻松从任何公共存储库获取未解决的问题。
- 通过自动分页处理大型数据集。
- 检索结构化数据，包括标签、经办人和元数据。
- 通过灵活的身份验证提高性能，使用个人访问令牌时每小时最多支持 5,000 个请求。
该工具构成了我们用例的基础，它作为问题收集的主要来源，用于后续的分析和报告。
用例：自动化问题分析和报告
在此场景中，我们使用 KaibanJS 开发了一个工作流程，以：
- 收集问题：从指定存储库收集最新的 GitHub 问题。
- 生成报告：分析收集的数据并生成详细的 Markdown 报告，其中包含：
- 关键指标摘要。
- 问题概述表。
- 高优先级问题的详细分析。
- 可操作的改进建议。
实现
此工作流程由两个代理和两个任务组成，每个都扮演着不同的角色：
代理：Luna
- 角色：问题收集器
- 目标：高效地收集和整理 GitHub 问题。
- 工具：GitHub Issues 工具
任务：问题收集
- 描述：从指定存储库中检索最近 10 个问题，包括标题、标签、经办人、状态和时间戳等详细信息。
- 预期输出：包含元数据的结构化问题列表。
代理：Atlas
- 角色：报告生成器
- 目标：分析问题并创建全面的 Markdown 报告。
任务：报告生成
- 描述：使用收集到的问题数据创建详细报告，其中包含：
- 总问题数、最常见标签和未解决的高优先级问题等指标。
- 总结每个问题关键细节的表格。
- 基于模式和趋势的改进建议。
- 预期输出：格式良好的 Markdown 报告。
代码概述
以下是此用例的实现概览：
import { Agent, Task, Team } from 'kaibanjs';
import { GithubIssues } from '@kaibanjs/tools';
// Define GitHub tool
const githubTool = new GithubIssues({
limit: 10 // Fetch the last 10 issues
});
// Define agents and tasks
const issueCollector = new Agent({
name: 'Luna',
role: 'Issue Collector',
goal: 'Gather and organize GitHub issues efficiently',
tools: [githubTool]
});
const reportGenerator = new Agent({
name: 'Atlas',
role: 'Report Generator',
goal: 'Analyze issues and generate a detailed markdown report'
});
const issueCollectionTask = new Task({
description: `Collect GitHub issues and organize their metadata.`,
agent: issueCollector
});
const generateReportTask = new Task({
description: `Generate a detailed markdown report based on collected issues.`,
agent: reportGenerator,
action: async (context) => {
const { issues } = context.data;
// Report generation logic here
}
});
// Create and start the team workflow
const team = new Team({
name: 'GitHub Issue Analysis Team',
agents: [issueCollector, reportGenerator],
tasks: [issueCollectionTask, generateReportTask],
inputs: { repository: 'https://github.com/user/repo' }
});
team.start();
结果：Markdown 报告
此工作流程的输出是包含以下内容的 Markdown 报告：
总结:
- 分析的问题总数。
- 最常见的标签，格式化且清晰。
- 本周已解决的问题数量。
- 需要立即关注的高优先级问题。
问题概述:
- 总结问题 ID、标题、标签、经办人和状态的表格。
详细分析:
- 高优先级问题的亮点和可操作的建议。
洞察和建议:
- 改进分级流程、文档和测试策略的建议。
为什么这很重要
通过结合 KaibanJS 和 GitHub Issues 工具，团队可以：
- 自动化问题收集和报告等重复性任务。
- 获得关于存储库健康状况和优先级的可操作见解。
- 提高管理开源或私有项目的效率。
此用例展示了 KaibanJS 如何赋能开发人员构建多代理工作流，从而简化复杂流程并提供切实价值。
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