使用 FastGPT 工作流搭建 GitHub Issues 自動總結機器人

米开朗基杨發表於2024-10-30

ASTGPTGithub機器人

如今任何專案開發節奏都很快，及時掌握專案動態是很重要滴，GitHub Issues 一般都是開發者和使用者反饋問題的主要渠道。

然而，隨著 Issue 數量的增加，及時跟進每一個問題會變得越來越困難。

為了解決這個痛點，我們開發了一個自動化 Issue 總結機器人，它的功能很簡單：

自動獲取專案最新的 GitHub Issues；
智慧總結 Issues 內容；
將總結推送到指定的飛書群。

接下來我會提供詳細的操作步驟，一步步實現這個機器人。

話不多說，拿起鍵盤，開始教學 ~

GitHub API 介紹

GitHub 提供了強大的 API 讓我們能夠輕鬆獲取 Issues 資訊。我們將使用以下介面來獲取某個 repo 的 Issues：

https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/issues

這個介面預設返回最近的 30 條 Issues。

可以參考 Github 的 API 文件以獲得更多的資訊。

FastGPT 介紹

FastGPT 是一個能讓 AI 開發門檻大幅降低的工具。不管你是有技術背景的開發者，還是隻是對 AI 感興趣的小白，FastGPT 都能幫你輕鬆入門，甚至可以讓你在幾分鐘內構建出一個屬於自己的 AI 應用。

傳統的 AI 開發，你需要掌握程式設計、演算法、資料處理等複雜技能。但是使用 FastGPT，你只需要簡單幾步就能啟動一個 AI 應用。打個比方，傳統的 AI 開發就像是你自己動手蓋一棟房子，不但需要磚頭、瓦片，還得有設計圖紙；而 FastGPT 更像是搭積木，你只需選好模組，幾塊拼起來，房子就能立刻成型。

本文就會教大家如何使用 FastGPT 工作流來一步一步實現這個機器人。

FastGPT 工作流搭建過程

首先我們要登入 FastGPT 並新建一個工作流：

名字就叫 GitHub Issue 總結機器人吧。

然後開始一步一步新增節點。接下來開始對工作流進行拆解並詳細講解。

1. 構造查詢範圍

首先我們需要以當前時間節點為基準，獲取 24 小時前的具體日期。需要使用到的節點是【程式碼執行】節點。

完整程式碼如下：

function main() {
  const date = new Date();
  date.setDate(date.getDate() - 1);
  const day = date.getDate();
  const month = date.getMonth() + 1;
  const year = date.getFullYear();
  const hours = date.getHours();
  const minutes = date.getMinutes();

  return {
    date: `${year}-${month}-${day}T${hours}:${minutes}:000Z`,
  }
 }

2. 利用 GitHub API 獲取 Issues

這一步我們將使用【HTTP 請求】節點來訪問 GitHub API 來獲取指定專案過去 24 小時內的 Issues。

這裡以 FastGPT 專案為例。

3. 處理 API 響應資料

獲取到原始資料後，我們需要對其進行處理，提取出我們需要的資訊。同樣使用【程式碼執行】節點。

完整程式碼如下：

function main({res}) {
    const issues = JSON.parse(res);
    const ret = [];
    for(const issue of issues) {
        if (issue.pull_request) continue;
        ret.push({
            title: issue.title,
            body: issue.body,
            url: issue.html_url
        })
    }

    return {
        ret: JSON.stringify(ret)
    }
}

由於 issue 介面會將 pull_request 也視為 issue，所以我們只能在程式碼裡面過濾。

4. 使用大語言模型總結內容

為了生成高質量的摘要，我們使用大語言模型來處理和總結 Issues 內容。

提示詞如下：

你是一個簡潔高效的 GitHub Issue 概述助手，專長於提煉核心問題並以清晰簡潔的方式呈現。

## 任務
分析輸入的多條 issue 資訊，為每個 issue 建立一個簡明扼要的概述。使用中文輸出。

## 輸入格式
JSON 陣列，每項包含 title(標題)、body(內容)和 url(連結)。

## 輸出格式
對每個 issue 使用 Markdown 語法建立簡潔的概述塊。每個概述應包含：

1. 使用加粗呈現 issue 的原標題
2. 一段簡短的問題概述（不超過 2-3 句話）
3. 原 issue 的連結（使用 Markdown 連結語法）

在概述中適當使用 emoji 來增加可讀性，但不要過度使用。保持整體風格簡潔明瞭。

示例輸出：

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**🔍 資料視覺化元件效能最佳化**

這個 issue 反映了在處理大量資料時圖表載入緩慢的問題。使用者在資料點超過一定數量時experiencing明顯的效能下降，影響了使用者體驗。

📎 [檢視原 issue](url1)

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**🐞 移動端介面適配問題**

該 issue 指出在某些特定型號的移動裝置上出現了介面佈局錯亂的情況。這個問題影響了應用在不同尺寸螢幕上的一致性展現。

📎 [檢視原 issue](url2)

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請確保每個 issue 概述都簡潔明瞭，突出核心問題，避免過多細節。保持整體風格統一，讓讀者能快速理解每個 issue 的要點。