assignbot 2.2.2

偏好文件

用户在偏好文件中定义他们的“审查偏好”，格式为yaml。

“偏好文件”是一个按以下方式构建的yaml文件：

username_1:
    max_auto_review_per_week: XXX
    max_auto_review_per_day: YYY
username_2:
    max_auto_review_per_week: ZZZ
    max_auto_review_per_day: WWW

其中 username_1 是gitlab用户的用户名，而 max_auto_review_per_week （max_auto_review_per_day）是每周（每天）自动分配的审查的最大数量。

S3存储

Assignbot使用CSV文件来跟踪用户的分配。此CSV文件存储在S3存储中。当您执行该机器人时，您必须提供以下环境变量

• AWS_ACCESS_KEY_ID：您的S3密钥ID

• AWS_SECRET_ACCESS_KEY：您的S3秘密访问密钥

• S3_ENDPOINT_URL：您的S3端点URL

• S3_BUCKET_NAME：要使用的S3存储桶

执行机器人

安装assignbot后，您可以按以下方式运行它：

$ GITLAB_URL="https://your.forge.org" \
  GITLAB_TOKEN="XXX-an-api-token" \
  S3_ENDPOINT_URL="https://your.s3.storage.fr" \
  S3_BUCKET_NAME="you_bucket_name" \
  AWS_SECRET_ACCESS_KEY="your_secret_access_key" \
  AWS_ACCESS_KEY_ID="your_access_key_id" \
  python3 -m assignbot ./users_preferences.yml

然后，机器人应该开始将合并请求分配给用户。

用例示例

要使用此机器人，您可以在您的 forge 上添加一个新的存储库，并使用以下 .gitlab-ci.yml

assign:
  stage: assign
  only:
    - schedules
  variables:
      # there is a gitlab bug in the validation of AWS variables. We work
      # around it while waiting for the correction.
      # see: https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/215927
      AWS_ACCESS_KEY_ID: "$_AWS_ACCESS_KEY_ID"
      AWS_SECRET_ACCESS_KEY: "$_AWS_SECRET_ACCESS_KEY"
  script:
    - pip install assignbot
    - python -m assignbot ./users_preferences.yml

此作业假定您已定义了适当的环境变量，并且在此存储库的根目录中有一个 users_preferences.yml 文件。

然后，您可以在gitlab中创建一个新的“定时任务”，以定期调用此任务。