divulgit

Existem informações valiosas escondidas nos code reviews do seu time!

Um code review naturalmente agrega muito aprendizado para quem está tendo seu código revisado. Porém estas lições acabam sendo do conhecimento apenas do revisor e do revisado.

Este processo como um todo gera uma quantidade enorme de comentários e pedidos de mudança de código. Nem todos são exatamente novidade ou necessariamente interessantes para serem compartilhado.

Então como saber o que é interessante para que seja compartilhado com o time?

A resposta é simples e muito usada hoje em dia nas redes sociais...

#hashtag!

Sem trocar a sua atual ferramenta git, passe a destacar o que for interessante usando: #divulgar, #interessante, #legal, #cuidado ou qualquer outra palavra usando #.

Divulgit trabalha com:

    

    

Como utilizar

O DivulGit não está em cloud disponível para uso como serviço, você deve compilá-lo e executá-lo dentro de sua infra-estrutura (ou onde quiser).

Execução Docker

Verifique as instruções de uso em:

https://hub.docker.com/r/decioluckow/divulgit

Execução standalone

Obtenha o pacote da ultima versão disponível em: https://github.com/decioluckow/divulgit/releases

Utilize Java 11 no mínimo.

No diretório de execução, crie um arquivo application.properties com o seguinte conteúdo para:

MongoDB Local

spring.data.mongodb.host=<host>
spring.data.mongodb.database=<database>
spring.data.mongodb.port=<porta>
spring.data.mongodb.username=<username>
spring.data.mongodb.password=<password>

MongoDB como serviço

spring.data.mongodb.uri=mongodb+srv://<user>:<password>@<cluster>.<host>/<database>

E execute da seguinte forma:

java -jar divulgit-app.jar

Thread Executor

O processo de scan dos repositórios git é assíncrono e configurado para trabalhar com no mínimo 2 e no máximo 10 threads. Para alterar estes valores, adicione as seguintes propriedades no arquivo application.properties. :warning: Atenção! Cautela ao aumentar os valores para não haver abuso no uso das APIs.

tasks.thread-executor.core-pool-size=2
tasks.thread-executor.max-pool-size=10