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Appliquez à CircleCI le modèle de correction des échecs CI. Lorsqu’un workflow CircleCI échoue sur une pull request, cette automatisation lance une session Devin avec l’intégralité du contexte du pipeline — Devin utilise le MCP CircleCI pour récupérer les logs du job, les rapports de test et les artefacts générés, puis pousse un commit de correctif ciblé sur la même branche.

Utiliser ce modèle

Ouvrez CircleCI Failure Fix dans Devin et créez l’automatisation avec la configuration par défaut. Vous pouvez la personnaliser avant de l’enregistrer.

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Ce que fait cette automatisation

Le MCP CircleCI offre à Devin une intégration poussée avec votre CI — pas seulement le statut réussite/échec, mais aussi l’intégralité des logs, les résultats des tests, les artefacts et la configuration. C’est toute la différence entre « un test a échoué » et « cette assertion à la ligne 47 a échoué parce que la chaîne attendue a changé la semaine dernière ». Devin utilise ce contexte pour apporter des correctifs qui fonctionnent vraiment du premier coup.

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Fonctionnement

Déclencheur: événement GitHub — check.run
  • Événement: github:check_run
    • Conditions:
      • action eq completed
      • check_run.conclusion eq failure
      • check_run.name contains circleci
      • repository.full_name eq your-org/your-repo
Ce que Devin fait: Lance une session avec l’intégralité du contexte de l’événement, exécute le prompt ci-dessous et, éventuellement, vous avertit en cas d’échec.

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Prérequis

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Exemple de prompt

Le modèle est fourni avec ce prompt. Vous pouvez le modifier après avoir cliqué sur Utiliser le modèle, ou le laisser tel quel.

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Configuration

  1. Ouvrez Automations → Templates dans Devin.
  2. Cliquez sur CircleCI Failure Fix. La page de création s’ouvre avec ce modèle prérempli.
  3. Connectez les intégrations requises et installez des serveurs MCP si ce n’est pas déjà fait.
  4. Remplacez les valeurs fictives dans les conditions de déclenchement (par exemple, remplacez your-org/your-repo par votre dépôt réel).
  5. Vérifiez le prompt et adaptez-le au langage, aux conventions et aux garde-fous de votre équipe.
  6. Cliquez sur Create automation.
La plupart des modèles d’automatisation incluent des limites suggérées d’ACU et d’exécution afin de maîtriser les coûts pendant la phase initiale de déploiement progressif. Conservez-les telles quelles jusqu’à ce que vous soyez sûr du comportement de l’automatisation, puis augmentez-les en fonction de votre charge de travail.

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Quand utiliser ce modèle

  • Les équipes qui utilisent CircleCI et veulent retrouver le même modèle d’auto-correction que les utilisateurs de GitHub Actions
  • Les workflows CircleCI complexes avec orchestration de plusieurs jobs
  • Réduire les frictions pour maintenir les anciens pipelines CI au vert
  • Débloquer automatiquement les développeurs lors de refactorisations majeures

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Idées de personnalisation

  • Restreignez le périmètre à des pipelines ou branches spécifiques
  • Ajustez le plafond d’ACU en fonction de la complexité habituelle des pipelines
  • Ignorez les commits générés par des bots pour éviter les boucles de correctifs
  • Combinez avec Correctif SonarQube Quality Gate pour une automatisation complète de la qualité

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Voir aussi