AWS CodeGuru Reviewerとは？その機能と活用方法について
目次
AWS CodeGuru Reviewerとは？その機能と活用方法について
AWS CodeGuru Reviewerは、Amazon Web Services（AWS）が提供するサービスの一つで、コードの品質とセキュリティを自動的にレビューするツールです。
このサービスは、機械学習とベストプラクティスを活用して、コードのバグや潜在的なセキュリティ脆弱性を検出します。
開発者はCodeGuru Reviewerを利用することで、手動で行うコードレビューの時間を短縮し、効率的に高品質なコードを維持することができます。
例えば、Javaコードのレビューでは、以下のようなコードの問題を指摘することがあります：
public class Example {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
list.add("Number " + i);
}
System.out.println(list);
}
}
このコードでは、リストに追加する要素が多くなると、パフォーマンスの低下が懸念されます。
CodeGuru Reviewerは、`ArrayList`ではなく、初期サイズを指定するか、`LinkedList`を検討するようにアドバイスするかもしれません。
AWS CodeGuru Reviewerの基本概要
AWS CodeGuru Reviewerは、開発プロセスにおいてコードレビューの自動化を支援します。
主にJavaとPythonのコードを対象とし、ソースコードリポジトリにプルリクエストが作成されると、自動的にコードをスキャンしてレビューを行います。
レビュー結果は具体的な改善点やベストプラクティスの提案として提供され、開発者はこれを参考にしてコードの修正を行います。
例えば、以下のPythonコードに潜むパフォーマンスの問題を検出することができます：
def example():
result = []
for i in range(10):
result.append(i * i)
return result
この場合、CodeGuru Reviewerは、リストの生成をリスト内包表記を使って改善することを提案するかもしれません：
def example():
return [i * i for i in range(10)]
主な機能と特徴
AWS CodeGuru Reviewerの主な機能には、コードの品質向上とセキュリティ強化があります。
機械学習モデルを活用し、コードの潜在的な問題点を検出します。
また、具体的な修正案や改善方法も提供されるため、開発者は簡単にコードを修正できます。
さらに、AWS CodeCommit、GitHub、Bitbucketなどの一般的なソースコード管理ツールと連携することで、シームレスに導入できます。
例えば、以下のようなセキュリティ問題を検出することができます：
public class SecurityExample {
public void storePassword(String password) {
// セキュリティ上の問題がある方法でパスワードを保存
System.out.println("Storing password: " + password);
}
}
CodeGuru Reviewerは、パスワードの保存方法に対して警告を出し、より安全な方法を提案するでしょう。
利用するメリットと利便性
AWS CodeGuru Reviewerを利用することで、開発者は手動でのコードレビューの負担を大幅に軽減できます。
また、機械学習を活用しているため、レビューの精度が高く、見逃されがちな細かな問題も検出可能です。
これにより、コードの品質とセキュリティが向上し、開発プロセス全体の効率化が図れます。
例えば、以下のような複雑なロジックを含むコードも正確にレビューできます：
def complex_logic(data):
result = 0
for item in data:
if item % 2 == 0:
result += item
else:
result -= item
return result
CodeGuru Reviewerは、このようなロジックに対しても適切な改善案を提示します。
導入事例と成功事例の紹介
AWS CodeGuru Reviewerの導入事例として、多くの企業が効率的なコードレビューを実現しています。
例えば、ある企業では、CodeGuru Reviewerを導入したことで、コードレビューにかかる時間が50％以上削減されました。
また、バグの早期発見により、リリース後の問題発生率も大幅に低減しました。
以下は、導入前後のコードレビューの効果を示すサンプルデータです：
{
"before": {
"review_time": "5 hours",
"bugs_detected": "10"
},
"after": {
"review_time": "2 hours",
"bugs_detected": "15"
}
}
このように、CodeGuru Reviewerは実際の開発現場で大きな効果を発揮しています。
CodeGuru Reviewerの始め方
AWS CodeGuru Reviewerを始めるには、まずAWSアカウントを作成し、CodeGuru Reviewerサービスを有効にします。
その後、ソースコードリポジトリと連携し、プルリクエストが作成されるたびに自動レビューが行われるように設定します。
具体的な手順としては、AWSマネジメントコンソールからCodeGuru Reviewerを選択し、リポジトリを接続するだけです。
以下は、設定手順のサンプルコードです：
aws codeguru-reviewer associate-repository \
--repository 'repository_name' \
--type 'GitHub' \
--connection-arn 'arn:aws:codestar-connections:region:account-id:connection/connection-id'
これで、CodeGuru Reviewerがリポジトリと連携し、コードレビューが自動で開始されます。
Amazon CodeGuru Reviewerの概要と利点
Amazon CodeGuru Reviewerは、AWSが提供するサービスで、機械学習とベストプラクティスに基づいてコードのレビューを自動化します。
このツールは、コードのバグ、パフォーマンスの低下、セキュリティの脆弱性などを検出し、開発者に具体的な改善案を提示します。
これにより、開発者は効率的に高品質なコードを作成することができます。
例えば、以下のようなPythonコードの最適化を行うことができます：
def process_data(data):
result = []
for item in data:
if item > 0:
result.append(item * 2)
return result
CodeGuru Reviewerは、リスト内包表記を使用して、コードを以下のように最適化する提案をするかもしれません：
def process_data(data):
return [item * 2 for item in data if item > 0]
Amazon CodeGuru Reviewerの基本概要
Amazon CodeGuru Reviewerは、コードの品質とセキュリティを向上させるためのツールです。
ソースコードリポジトリと連携し、プルリクエストが作成されるたびに自動的にコードをレビューします。
レビュー結果は具体的な改善案として提供され、開発者はこれを参考にしてコードを修正します。
以下は、Javaコードの例です。
CodeGuru Reviewerは、スレッドの安全性に関する問題を検出します：
public class UnsafeExample {
private int counter = 0;
public void increment() {
counter++;
}
public int getCounter() {
return counter;
}
}
CodeGuru Reviewerは、`synchronized`ブロックや`AtomicInteger`を使用してスレッドの安全性を確保するように提案するでしょう。
主要な利点と特徴
Amazon CodeGuru Reviewerの利点には、コードレビューの自動化、開発効率の向上、品質とセキュリティの向上があります。
機械学習を活用しているため、コードの問題点を高精度で検出します。
また、AWS CodeCommit、GitHub、Bitbucketなどの一般的なソースコード管理ツールとシームレスに統合できます。
例えば、以下のようなセキュリティの問題を検出します：
public class PasswordHandler {
public void storePassword(String password) {
// セキュリティの脆弱性があるコード
System.out.println("Password: " + password);
}
}
CodeGuru Reviewerは、パスワードの保存方法に対して警告を出し、安全な保存方法を提案します。
利用するメリットと利便性
Amazon CodeGuru Reviewerを利用することで、開発者は手動でのコードレビューの負担を軽減できます。
自動レビューにより、コードの問題点を早期に発見し修正することが可能です。
これにより、開発サイクル全体の効率が向上し、製品の品質も向上します。
以下のような例では、パフォーマンスの改善提案を行います：
def inefficient_function(data):
result = []
for i in data:
if i % 2 == 0:
result.append(i * 2)
return result
CodeGuru Reviewerは、このコードを以下のように最適化する提案をするかもしれません：
def efficient_function(data):
return [i * 2 for i in data if i % 2 == 0]
導入事例と成功事例の紹介
多くの企業がAmazon CodeGuru Reviewerを導入し、コードレビューの効率化を実現しています。
例えば、ある企業では、CodeGuru Reviewerを導入したことで、コードレビューにかかる時間が大幅に削減され、バグの発見率も向上しました。
具体的な事例として、導入前後のレビュー時間とバグ発見数を比較したデータがあります。
以下はそのデータの一例です：
{
"before": {
"review_time": "6 hours",
"bugs_detected": "8"
},
"after": {
"review_time": "2 hours",
"bugs_detected": "12"
}
}
このように、CodeGuru Reviewerは開発プロセス全体の効率と品質を向上させる強力なツールです。
CodeGuru Reviewerの始め方
Amazon CodeGuru Reviewerを利用するためには、まずAWSアカウントを作成し、CodeGuru Reviewerサービスを有効にします。
次に、ソースコードリポジトリと連携し、プルリクエストが作成されるたびに自動レビューが行われるように設定します。
具体的な手順としては、AWSマネジメントコンソールからCodeGuru Reviewerを選択し、リポジトリを接続します。
以下は、設定手順のサンプルコードです：
aws codeguru-reviewer associate-repository \
--repository 'repository_name' \
--type 'GitHub' \
--connection-arn 'arn:aws:codestar-connections:region:account-id:connection/connection-id'
これで、CodeGuru Reviewerがリポジトリと連携し、コードレビューが自動で開始されます。
CodeGuruがサポートするプログラミング言語の一覧
AWS CodeGuru Reviewerは、主にJavaとPythonのコードレビューをサポートしています。
これらの言語に対して、機械学習モデルを活用してコードの品質向上とセキュリティ強化を図ります。
JavaとPythonは、多くの企業や開発プロジェクトで使用されているため、CodeGuru Reviewerは非常に有用なツールとなっています。
例えば、以下のJavaコードの例では、パフォーマンスの最適化が可能です：
public class PerformanceExample {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
list.add("Number " + i);
}
System.out.println(list.size());
}
}
CodeGuru Reviewerは、`ArrayList`の初期容量を指定することで、パフォーマンスの向上を提案するかもしれません：
public class PerformanceExample {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>(1000000);
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
list.add("Number " + i);
}
System.out.println(list.size());
}
}
Javaコードのレビュー
AWS CodeGuru Reviewerは、Javaコードのレビューにおいて、コードの品質とセキュリティを向上させるための具体的な提案を行います。
例えば、メモリ管理、スレッド安全性、パフォーマンスの最適化などに関するアドバイスを提供します。
以下の例では、スレッド安全性の問題を指摘することがあります：
public class UnsafeCounter {
private int counter = 0;
public void increment() {
counter++;
}
public int getCounter() {
return counter;
}
}
CodeGuru Reviewerは、`synchronized`ブロックや`AtomicInteger`を使用してスレッドの安全性を確保するように提案するでしょう。
Pythonコードのレビュー
Pythonコードのレビューでも、CodeGuru Reviewerは、パフォーマンスの最適化やセキュリティの強化を支援します。
例えば、リスト内包表記の利用、メモリ効率の向上、セキュリティのベストプラクティスに基づいた提案を行います。
以下の例では、リスト内包表記を使用してコードの効率を向上させる提案がなされます：
def process_data(data):
result = []
for item in data:
if item > 0:
result.append(item * 2)
return result
CodeGuru Reviewerは、このコードを以下のように最適化することを提案します：
def process_data(data):
return [item * 2 for item in data if item > 0]
サポートされているその他の言語とその計画
現在、AWS CodeGuru Reviewerは主にJavaとPythonに対応していますが、将来的には他のプログラミング言語への対応も計画されています。
これにより、より多くの開発者がCodeGuru Reviewerを活用できるようになるでしょう。
例えば、JavaScript、C#、Goなどの人気言語への対応が期待されています。
コードレビューのカスタマイズ方法
CodeGuru Reviewerは、特定のルールやベストプラクティスに基づいてレビューを行いますが、ユーザーはカスタムルールを追加することも可能です。
これにより、プロジェクト固有のニーズに応じたコードレビューが実現できます。
例えば、特定のコーディングスタイルやセキュリティルールを遵守するためのカスタムルールを設定できます。
以下は、カスタムルールの設定例です：
{
"custom_rules": [
{
"rule_id": "CUSTOM_RULE_001",
"description": "Ensure all variables are camelCase",
"check_function": "function(node) { return /^[a-z]+([A-Z][a-z]+)*$/.test(node.name); }"
}
]
}
導入事例と成功事例の紹介
多くの企業がAWS CodeGuru Reviewerを導入し、開発プロセスの効率化と品質向上を実現しています。
例えば、ある企業では、CodeGuru Reviewerを使用することで、コードレビューの時間を大幅に短縮し、バグの発見率を向上させました。
具体的な事例として、導入前後のコードレビュー時間とバグ発見数を比較したデータがあります。
以下は、そのデータの一例です：
{
"before": {
"review_time": "4 hours",
"bugs_detected": "5"
},
"after": {
"review_time": "1 hour",
"bugs_detected": "10"
}
}
このように、CodeGuru Reviewerは開発現場で大きな効果を発揮しています。
AWS CodeGuruの全体像とその役割
AWS CodeGuruは、CodeGuru ReviewerとCodeGuru Profilerの2つの主要コンポーネントから構成されています。
これらのツールは、コードの品質向上とアプリケーションのパフォーマンス最適化を支援します。
CodeGuru Reviewerはコードのレビューを自動化し、CodeGuru Profilerはアプリケーションの実行時のパフォーマンスをプロファイルします。
例えば、以下のようにコードレビューとプロファイリングの結果を統合して分析することができます：
public class CodeGuruExample {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, CodeGuru!");
// 実行時のパフォーマンスをプロファイル
profilePerformance();
}
private static void profilePerformance() {
// サンプルコード
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
System.out.print("");
}
}
}
CodeGuru Reviewerの役割
CodeGuru Reviewerは、コードの品質とセキュリティを自動的にレビューするツールです。
主にJavaとPythonのコードを対象とし、機械学習を活用してコードの潜在的な問題点を検出します。
これにより、開発者は高品質なコードを効率的に作成することができます。
例えば、以下のようなコードの最適化を提案します：
def inefficient_function(data):
result = []
for item in data:
result.append(item * 2)
return result
CodeGuru Reviewerは、リスト内包表記を使用してコードを最適化する提案をします：
def efficient_function(data):
return [item * 2 for item in data]
CodeGuru Profilerの役割
CodeGuru Profilerは、アプリケーションの実行時のパフォーマンスをプロファイルし、ボトルネックを特定して最適化の提案を行います。
これにより、アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。
例えば、メモリリークやCPU使用率の高い部分を特定し、具体的な改善案を提供します。
以下は、CodeGuru Profilerを使用してパフォーマンスを分析するサンプルコードです：
public class ProfilerExample {
public static void main(String[] args) {
// プロファイリング対象のコード
executeTask();
}
private static void executeTask() {
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
// パフォーマンスに影響を与える可能性のある処理
Math.sqrt(i);
}
}
}
統合的なアプローチによる開発の効率化
AWS CodeGuruは、CodeGuru ReviewerとCodeGuru Profilerを統合的に利用することで、コードの品質向上とアプリケーションのパフォーマンス最適化を同時に実現できます。
これにより、開発者は効率的に高品質なソフトウェアを作成することができます。
例えば、以下のようにレビュー結果とプロファイル結果を統合して分析します：
{
"reviewer_results": {
"issues": [
"Unused variable detected",
"Potential memory leak"
]
},
"profiler_results": {
"cpu_usage": "high",
"memory_leak": "detected"
}
}
利用事例と成功事例の紹介
AWS CodeGuruの導入により、多くの企業が開発プロセスの効率化と製品の品質向上を実現しています。
例えば、ある企業では、CodeGuru ReviewerとCodeGuru Profilerを組み合わせて使用することで、コードの品質チェックとパフォーマンスの最適化を同時に行い、リリースサイクルを短縮しました。
これにより、製品の市場投入時間が大幅に短縮されました。
具体的な事例として、以下のようなデータが得られています：
{
"before": {
"release_cycle": "8 weeks",
"issues_detected_post_release": "15"
},
"after": {
"release_cycle": "4 weeks",
"issues_detected_post_release": "5"
}
}
このように、CodeGuruは開発プロセス全体の効率と品質を向上させるツールです。
導入手順と設定方法
AWS CodeGuruの導入は非常に簡単で、以下の手順で開始できます。
まず、AWSマネジメントコンソールにログインし、CodeGuru ReviewerとCodeGuru Profilerのサービスを有効にします。
その後、ソースコードリポジトリと連携し、プルリクエストや実行時のパフォーマンスデータを自動的にレビューおよびプロファイルします。
以下は、CodeGuru ReviewerとCodeGuru Profilerを設定するサンプルコードです：
# CodeGuru Reviewerの設定
aws codeguru-reviewer associate-repository \
--repository 'repository_name' \
--type 'GitHub' \
--connection-arn 'arn:aws:codestar-connections:region:account-id:connection/connection-id'
# CodeGuru Profilerの設定
aws codeguru-profiler create-profiling-group \
--profiling-group-name 'profiling_group_name' \
--compute-platform 'AWSLambda'
これで、CodeGuru ReviewerとCodeGuru Profilerがリポジトリおよび実行環境と連携し、自動でレビューとプロファイルを開始します。
料金と費用対効果
AWS CodeGuruの料金は、使用量に応じた従量課金制となっており、具体的な料金体系はAWSの公式ウェブサイトで確認できます。
一般的には、コードの行数やプロファイリングの時間に基づいて課金されます。
初期導入コストは低く、使用した分だけ支払う形となるため、小規模なプロジェクトから大規模なエンタープライズ環境まで柔軟に対応できます。
例えば、月間でレビューされるコードの行数とプロファイリング時間を基にした料金計算の例です：
{
"monthly_code_lines_reviewed": 100000,
"monthly_profiling_hours": 50,
"estimated_cost": "$200"
}
このように、費用対効果を考慮して導入を検討することが可能です。
CodeGuru Profilerとは？性能向上のためのツールの紹介
CodeGuru Profilerは、AWSが提供するアプリケーションのパフォーマンスを最適化するためのツールです。
実行中のアプリケーションのプロファイリングを行い、CPUやメモリの使用状況を分析してボトルネックを特定します。
これにより、アプリケーションのパフォーマンスを向上させる具体的な改善案を提供します。
例えば、以下のJavaコードは、CPU使用率が高い部分を特定するためにプロファイルされます：
public class ProfilerExample {
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
performTask();
}
}
private static void performTask() {
// パフォーマンスに影響を与える可能性のある処理
Math.sqrt(Math.random());
}
}
CodeGuru Profilerは、このようなコードのボトルネックを特定し、改善案を提示します。
CodeGuru Profilerの基本概要
CodeGuru Profilerは、アプリケーションの実行時にパフォーマンスデータを収集し、CPUやメモリの使用状況を可視化します。
これにより、開発者はアプリケーションのパフォーマンスボトルネックを特定し、効率的な改善が可能です。
例えば、メモリリークや過剰なCPU使用率を検出し、具体的な対策を講じることができます。
以下は、プロファイリングデータの収集例です：
public class MemoryLeakExample {
private List<String> data = new ArrayList<>();
public void addData(String value) {
data.add(value);
}
}
CodeGuru Profilerは、メモリリークの可能性を指摘し、改善策を提案します。
パフォーマンスのボトルネックの特定方法
CodeGuru Profilerは、実行中のアプリケーションのパフォーマンスデータを収集し、特定のメトリクスに基づいてボトルネックを特定します。
例えば、CPU使用率が高いメソッドや、メモリ使用量が急増する箇所を検出します。
これにより、開発者は効率的にパフォーマンス問題を解決できます。
以下の例では、CPU使用率が高いメソッドを特定するためにプロファイリングを行います：
public class CpuIntensiveTask {
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
performCpuIntensiveTask();
}
}
private static void performCpuIntensiveTask() {
// CPU使用率が高い処理
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
Math.pow(i, 2);
}
}
}
CodeGuru Profilerは、このメソッドの改善案を提示します。
利用事例と成功事例の紹介
CodeGuru Profilerは、多くの企業で導入され、アプリケーションのパフォーマンス改善に貢献しています。
例えば、ある企業では、プロファイリングを通じてメモリリークを特定し、修正することで、アプリケーションの安定性とパフォーマンスを大幅に向上させました。
以下は、その効果を示すデータの一例です：
{
"before": {
"memory_usage": "2GB",
"response_time": "500ms"
},
"after": {
"memory_usage": "1GB",
"response_time": "200ms"
}
}
このように、CodeGuru Profilerは実際の開発現場で大きな効果を発揮しています。
CodeGuru Profilerの設定と使用方法
CodeGuru Profilerを使用するためには、まずAWSアカウントを作成し、CodeGuru Profilerサービスを有効にします。
その後、プロファイリンググループを作成し、アプリケーションコードにプロファイリングコードを追加します。
具体的な手順としては、AWSマネジメントコンソールからプロファイリンググループを作成し、必要な設定を行います。
以下は、設定手順のサンプルコードです：
aws codeguru-profiler create-profiling-group \
--profiling-group-name 'MyProfilingGroup' \
--compute-platform 'Default'
次に、アプリケーションコードにプロファイリングコードを追加します：
import software.amazon.codeguruprofilerjavaagent.Agent;
public class ProfilerSetup {
public static void main(String[] args) {
Agent.start();
// アプリケーションのメインコード
runApp();
}
private static void runApp() {
// サンプルコード
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
System.out.print("");
}
}
}
これで、CodeGuru Profilerが実行中のアプリケーションのパフォーマンスデータを収集し、ボトルネックを特定します。
AWS CodeGuru Reviewerの具体的な使用方法と導入手順
AWS CodeGuru Reviewerを使用することで、コードレビューの自動化と品質向上が実現します。
このセクションでは、具体的な使用方法と導入手順について詳しく説明します。
まず、AWSアカウントを作成し
、CodeGuru Reviewerサービスを有効にします。
その後、ソースコードリポジトリと連携し、プルリクエストが作成されるたびに自動レビューが行われるように設定します。
例えば、以下の手順でCodeGuru Reviewerを設定できます：
aws codeguru-reviewer associate-repository \
--repository 'MyRepo' \
--type 'GitHub' \
--connection-arn 'arn:aws:codestar-connections:region:account-id:connection/connection-id'
AWSアカウントの作成と設定
AWS CodeGuru Reviewerを利用するためには、まずAWSアカウントを作成し、必要な設定を行います。
AWSマネジメントコンソールにアクセスし、CodeGuru Reviewerサービスを有効にします。
次に、ソースコードリポジトリを接続し、自動レビューを開始するための設定を行います。
例えば、GitHubリポジトリを接続する場合の手順です：
aws codeguru-reviewer associate-repository \
--repository 'MyGitHubRepo' \
--type 'GitHub' \
--connection-arn 'arn:aws:codestar-connections:region:account-id:connection/connection-id'
CodeGuru Reviewerの設定と初期構成
CodeGuru Reviewerの設定は非常に簡単で、ソースコードリポジトリと連携するだけで自動的にレビューが開始されます。
設定手順は、AWSマネジメントコンソールからリポジトリを選択し、接続するだけです。
初期構成が完了すると、プルリクエストが作成されるたびに自動レビューが実行されます。
以下は、リポジトリ接続のサンプル設定です：
aws codeguru-reviewer associate-repository \
--repository 'MyRepo' \
--type 'Bitbucket' \
--connection-arn 'arn:aws:codestar-connections:region:account-id:connection/connection-id'
実際の使用例とベストプラクティス
実際にCodeGuru Reviewerを使用する際には、以下のベストプラクティスに従うことで効果的にコードレビューを行うことができます。
まず、プルリクエストごとにレビューを実行し、指摘された改善点を迅速に修正します。
また、定期的にレビュー結果を確認し、コードベース全体の品質を維持します。
例えば、以下のような改善案が提示されます：
public class Example {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
list.add("Number " + i);
}
System.out.println(list);
}
}
CodeGuru Reviewerは、リストの初期サイズを指定することを提案します：
public class Example {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>(10);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
list.add("Number " + i);
}
System.out.println(list);
}
}
トラブルシューティングとFAQ
CodeGuru Reviewerを使用する際に発生する可能性のある問題とその解決方法について説明します。
例えば、リポジトリの接続に失敗した場合やレビュー結果が期待通りでない場合の対処法です。
また、よくある質問（FAQ）に対する回答も提供します。
以下は、リポジトリ接続エラーのトラブルシューティング例です：
# エラーメッセージの確認
aws codeguru-reviewer list-associations --repository 'MyRepo'
# 接続の再試行
aws codeguru-reviewer associate-repository \
--repository 'MyRepo' \
--type 'GitHub' \
--connection-arn 'arn:aws:codestar-connections:region:account-id:connection/connection-id'
CodeGuru Reviewerの高度な設定とカスタマイズ
CodeGuru Reviewerは、特定のプロジェクトニーズに合わせて高度にカスタマイズできます。
例えば、特定のルールセットを適用したり、カスタムルールを作成して独自のコードスタイルやセキュリティ要件に対応させることが可能です。
また、特定のレビュー項目を無視する設定も行えます。
以下は、カスタムルールの設定例です：
{
"custom_rules": [
{
"rule_id": "CUSTOM_RULE_001",
"description": "Avoid using raw types in generics",
"check_function": "function(node) { return node.rawType === true; }"
}
]
}
この設定により、特定のコードパターンに対するカスタムレビューが実行されます。
