ChatGPT Код 👁 15

GitHub Actions workflow — CI-пайплайн для типового стека

GitHub Actions ci.yml: lint/test/build с кешем зависимостей и matrix-стратегией для типового стека.

Промпт Запустить →
Промокод — до 25% бонусами к первому пополнению в most-ai
Собери файл .github/workflows/ci.yml по описанию проекта ниже. Верни готовое содержимое файла одним блоком YAML.

Стек: [СТЕК: Python, FastAPI, зависимости из pyproject ставятся командой pip install -e ".[dev]", тесты на pytest, линтер ruff]
Триггеры: [ТРИГГЕРЫ: push в main и любой pull request в main]
Шаги: [ШАГИ: ruff check, mypy, pytest с отчётом покрытия, сборка Docker-образа без публикации]
Раннер: [РАННЕР: ubuntu-latest, матрица по версиям языка 3.10, 3.11 и 3.12]

Требования: каждый шаг — рабочая команда, а не заглушка; кеш зависимостей включён и привязан к файлу, где они перечислены; у каждого `uses` закреплена мажорная версия; токены и пароли только через ${{ secrets.ИМЯ }}; комментарий строкой выше — только там, где шаг неочевиден.

Отсечка. Не выдумывай названия и версии действий: не уверен, что action существует именно под таким именем, — замени шаг обычным `run` с командой из моего стека. Не подставляй `echo "здесь будут тесты"` вместо настоящего запуска и не добавляй того, чего нет в списке шагов: деплоя, публикации образа, уведомлений в мессенджер.

Проверка. Пройди по готовому файлу сверху вниз и убедись: отступы кратны двум пробелам, у каждого job есть runs-on, каждый шаг из моего списка встречается ровно один раз. Отдельным списком под файлом перечисли все секреты, которые нужно завести в репозитории, — по одному имени в строке. Если какой-то шаг не удалось выразить командой, не молчи: вынеси его строкой «не покрыто» и укажи, чего не хватает.
Запустить промпт →

Похожие промпты

DeepSeek
Многостадийный Dockerfile (multi-stage build) под продакшн
ChatGPT
Code review с приоритизацией замечаний
ChatGPT
Docstring Python в Google-стиле по сигнатуре функции
ChatGPT
TypeScript-типы из JSON-ответа API — генерация одной командой
Claude
ИИ-агент для ревью кода: правила проверки
DeepSeek
DeepSeek: Python-калькулятор сметы на ремонт
DeepSeek
Профилирование медленного Python-кода — поиск bottleneck
Claude
Промпт для глубокого code review через Claude

Пример результата

name: CI on: [push, pull_request] jobs: test: runs-on: ubuntu-latest strategy: matrix: python: ["3.10", "3.11", "3.12"] steps: - uses: actions/checkout@v4 - uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: ${{ matrix.python }} cache: pip - run: pip install -e ".[dev]" - run: ruff check . - run: pytest -v

Полезные статьи

Промты для программиста: 43 промпта под задачи кода
Workflow ComfyUI на русском: Flux, Qwen и Wan 2.2
Шаблоны n8n на русском: готовые workflow и примеры

Все гайды →