참고
GitHub Code Quality은(는) 현재 공개 미리 보기에 있으며 변경될 수 있습니다. 공개 미리 보기에서 Code Quality은(는) 요금이 청구되지 않지만 Code Quality 스캔은 GitHub Actions 분을 소모합니다.
개요
GitHub Code Quality 는 코드베이스가 안정적이고 유지 관리 가능하며 효율적인지 확인하는 데 도움이 됩니다. 리포지토리의 코드 상태를 효율적으로 개선하고 유지할 수 있도록 새로운 기능을 빌드하거나 기술 문제를 줄이거나 리포지토리 상태에 Code Quality 대한 보고를 수행하든 실행 가능한 인사이트 및 자동화된 수정 사항을 제공합니다.
주요 기능 및 이점
Code Quality로 다음을 수행할 수 있습니다.
- 끌어오기 요청 및 리포지토리 검사를 통해 코드 품질 위험 및 기회를 식별합니다.
- 결과에 대한 명확한 설명을 검토하고 원클릭 Copilot기반 자동 수정을 사용합니다.
- 리포지토리 대시보드를 사용하여 안정성 및 유지 관리 가능성 점수를 추적하고, 주의가 필요한 영역을 식별하고, 수정의 우선 순위를 지정합니다.
- 조직 대시보드를 모니터링하여 리포지토리의 코드 상태를 한눈에 파악하고 자세히 조사할 리포지토리를 결정합니다.
- 끌어오기 요청에 대한 규칙 집합 을 설정하여 코드 품질 표준을 적용하고 조건을 충족하지 않는 변경 내용을 차단합니다.
- 라이선스가 있는 경우 Copilot 클라우드 에이전트 에 수정 작업을 쉽게 할당합니다.
가용성 및 사용 비용
GitHub Code Quality는 조직이 소유한 리포지토리에서 GitHub Team 및 GitHub Enterprise Cloud 플랜에 사용할 수 있습니다.
GitHub Code Quality 공개 미리 보기 중에는 요금이 청구되지 않습니다. 그러나 Code Quality 검사에는 GitHub Actions 분이 소요됩니다. GitHub Code Quality 청구을(를) 참조하세요.
참고
* 당신은Copilot 또는 Code Security 라이선스가 없어도 Code Quality를 사용하거나 Copilot 기반의 자동 수정 기능을 적용할 수 있습니다.
지원되는 언어
Code Quality는 CodeQL을 사용하여 다음 언어에 대한 규칙 기반 분석을 수행합니다.
- C#
- Go
- Java
- JavaScript
- 파이썬
- 루비
- TypeScript
Code Quality 또한 "AI 결과" 리포지토리 대시보드에 개별적으로 표시된 결과를 사용하여 AI 기반 분석을 수행합니다. 전체 코드베이스 및 끌어오기 요청을 검사하는 규칙 기반 CodeQL 분석과 달리 이 AI 기반 분석은 최근 기본 분기로 푸시된 파일만 검사하고 위에 나열된 것 이외의 언어로 문제를 식별할 수 있습니다. 자세한 내용은 GitHub Code Quality의 책임 있는 사용을(를) 참조하세요.
검색 결과는 어디에 표시될까요?
리포지토리에서 Code Quality를 활성화하면 CodeQL에 대한 스캔이 표시됩니다.
- 기본 분기에 대해 열려 있는 모든 새 풀 리퀘스트
- 업데이트할 때 기본 분기에 대한 모든 기존 끌어오기 요청이 새 CI 테스트 실행을 트리거합니다.
- "코드 품질" 설정 페이지에 표시된 시간 및 날짜에 해당하는 기본 분기의 전체 코드베이스
또한 기본 브랜치에 대한 모든 최근 푸시에 대한 인공지능 기반 분석을 볼 수 있습니다.
끌어오기 요청 결과
CodeQL가 끌어오기 요청에서 규칙 기반 문제를 찾으면, github-code-quality[bot]의 주석이 표시됩니다. 가능한 경우 각 주석에는 문제를 해결하는 방법에 대한 제안이 포함 코파일럿 자동 수정 됩니다.
끌어오기 요청을 병합하기 전에 코드 품질 결과 수정을(를) 참조하세요.
기본 브랜치 결과
기본 분기에 대한 Code Quality 발견 사항은 리포지토리 코드 품질 탭의 " Security and quality" 페이지에 보고됩니다.
- 표준 결과 는 품질 분석 결과를 CodeQL 보여 줍니다. 리포지토리 코드의 품질 향상을(를) 참조하세요.
- AI 결과 는 가장 최근에 기본 분기에 푸시된 파일의 AI 기반 분석 결과를 보여 줍니다. AI를 사용하여 최근에 병합된 코드의 품질 향상을(를) 참조하세요.
검사 정보
각 CodeQL 분석은 GitHub Actions 분을 소요하며, 리포지토리의 작업 탭에서 동적 "코드 품질" 워크플로의 실행으로 확인할 수 있습니다.
다음 단계
- 리포지토리의 경우: 결과 생성을 시작하려면 Code Quality를 켭니다. GitHub Code Quality를 활성화합니다.을(를) 참조하세요.
- 엔터프라이즈의 경우: 엔터프라이즈에 있는 리포지토리가 Code Quality를 활성화할 수 있는지 확인합니다. 엔터프라이즈에서 GitHub Code Quality를 사용하는 것을 허용하기을(를) 참조하세요.