GitHub Copilot应用入门：自动化Dependabot拉取请求分类
GitHub Copilot app for Beginners: Automate Dependabot pull request triage
本文介绍如何利用 GitHub Copilot 应用的自动化功能处理 Dependabot 产生的 pull request 分流。步骤包括：创建自动化并设置每日触发条件；用自然语言描述审查任务；选择目标仓库；查看按风险分组的摘要结果；在 Copilot 会话中继续处理需关注的更新。自动化运行历史可保存查看，便于透明审查。该方法将重复性维护工作转为后台任务，原文发布于 GitHub 博客。
我可能有偏见，但我觉得 Dependabot 相当出色。它帮助我的项目保持最新状态，确保我始终使用安全的库。但由于新漏洞频繁出现，Dependabot 也频繁发出新的 pull request。有时是小版本更新，有时是大版本升级。有时一切顺利，有时……嗯，每个开发者都曾被破坏性变更坑过。我们如何最好地处理这些 pull request？这项工作本身并不特别困难，但确实重复性高。这是交给 Copilot 的理想任务！借助 GitHub Copilot 应用的自动化功能，你可以将第一轮审查外包出去。无需手动检查每个 Dependabot pull request，你可以创建一个自动化来审查开放的 pull request，按风险分组，验证 CI 状态，并在一天开始前提供摘要。按照以下步骤构建每日 Dependabot 分流自动化。
步骤 1：创建新的自动化 从 GitHub Copilot 应用创建新的自动化。首先配置两件事：
- 名称：给自动化一个描述性名称，例如“每日 Dependabot 分流”。
- 触发条件：决定何时运行。可用的触发选项包括：
- 手动
- 每小时
- 每日
- 每周
- 创建 issue 时 对于像 Dependabot 审查这样的定期维护任务，每日计划通常是不错的选择。例如，你可以安排在一天工作开始前运行，这样登录时结果就已就绪。你还可以选择自动化是在云端还是本地机器上运行。
步骤 2：用自然语言描述任务 接下来，告诉 Copilot 你希望它做什么。例如： “审查开放的 Dependabot pull request，按风险分组，识别安全的补丁和小版本更新，验证每个 pull request 的 CI 是否通过，并提供推荐后续步骤的简短摘要。” 由于提示使用自然语言，你可以自定义以匹配团队的工作流程。
步骤 3：选择仓库 选择自动化应分析的仓库或项目。选择仓库后，创建自动化。如果你想立即测试而不是等待计划运行，请选择“创建并运行”。
步骤 4：审查结果 自动化完成后，Copilot 返回摘要而不是单个 pull request 的列表。例如，它可能：
- 将安全的补丁更新分组
- 区分小版本和大版本升级
- 识别 CI 通过的 pull request
- 突出需要进一步调查的依赖项 与其在早晨被几十个小决策打断，你可以快速识别哪些更新可以合并，哪些需要更仔细的关注。
步骤 5：在 Copilot 会话中继续工作 如果某个更新需要额外工作，你可以直接从自动化结果继续。例如，如果摘要识别出主要框架升级，你可以从结果开始新的 Copilot 会话，并请求 Copilot 帮助完成迁移。由于会话从自动化的上下文开始，你无需重新收集信息。
审查之前的自动化运行 每次自动化运行都会被保存，便于查看：
- 运行时间
- 执行了哪些操作
- 产生了哪些结果 每次运行的历史记录使自动化透明化。你始终可以审查发生了什么，而不是将其视为黑盒。
将重复工作转化为后台工作 Dependabot 分流是适合自动化的重复性任务的典型例子。你只需描述一次工作流程，选择运行时间，然后让 Copilot 自动执行重复步骤。如果你刚开始使用自动化，可以从你已经在自动执行的任务开始。让 Copilot 处理日常事务，这样你可以将时间花在需要专业知识的决策上。
准备好自动化下一个重复任务了吗？在 GitHub Copilot 应用中创建你的第一个自动化。
文章《GitHub Copilot 应用初学者指南：自动化 Dependabot pull request 分流》首次出现在 GitHub 博客上。