代码评审Agent

这是一个基于LLM的自动代码评审系统，可以自动对Gitea的Pull Request进行代码评审。

主要功能

1. 自动监听Gitea的Pull Request事件
2. 获取PR中的代码变更并进行分析
3. 使用LLM进行代码评审，包括：
   • 安全性评估
   • 性能分析
   • 代码可读性
   • 最佳实践检查
4. 自动生成评审评论
5. 支持根据评分自动合并PR

技术栈

• Python 3.10+
• FastAPI
• HTMX
• TailwindCSS
• LiteLLM

安装

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/highkay/codereview-agent.git
cd codereview-agent

2. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 配置系统：
   • 访问 http://localhost:8000/config
   • 填写必要的配置信息：
     • Gitea服务器URL和API Token
     • LLM提供商配置
     • 评审规则和阈值

运行

python app/main.py

服务将在 http://localhost:8000 启动。

Gitea配置

1. 在Gitea中添加Webhook：
   • 进入仓库设置 -> Webhooks -> 添加Webhook
   • URL设置为：http://your-server:8000/webhook/gitea
   • 选择事件：Pull Request

评审规则

系统使用以下维度进行代码评审：

1. 安全性（30%）：

   • SQL注入
   • XSS漏洞
   • 敏感信息泄露
   • 权限控制

2. 性能（20%）：

   • 算法复杂度
   • 资源使用效率
   • 并发处理

3. 可读性（20%）：

   • 代码格式
   • 命名规范
   • 注释完整性

4. 最佳实践（30%）：

   • 设计模式
   • 单元测试
   • 类型提示
   • SOLID原则

评分规则

• 安全问题：
  • 高危：-3分/个
  • 中危：-1分/个
• 性能问题：-2分/个
• 可读性问题：-0.5分/个
• 最佳实践：
  • 缺少单元测试：-2分
  • 无类型提示：-1分

配置文件

系统使用YAML格式的配置文件（config.yaml）：

scm:
  type: gitea
  url: https://git.example.com
  token: xxxx-xxxx
  context_window: 5

llm:
  provider: openai
  model: gpt-4-turbo
  api_key: sk-xxxx
  max_tokens: 4096

review:
  quality_threshold: 8.5
  ignore_patterns:
    - "*.md"
    - "**/test_*.py"
  scoring_rules:
    security: 0.3
    performance: 0.2
    readability: 0.2
    best_practice: 0.3

开发

1. 代码结构：

app/
├── core/           # 核心功能
│   ├── agent.py    # 评审Agent
│   └── scm.py      # SCM抽象层
├── models/         # 数据模型
│   └── config.py   # 配置模型
├── routers/        # API路由
│   ├── webhooks.py # Webhook处理
│   └── config_ui.py# 配置界面
├── services/       # 服务
│   └── llm_service.py # LLM服务
├── static/         # 静态资源
├── templates/      # 模板
│   └── config.html # 配置页面
└── main.py         # 应用入口

2. 添加新功能：
   • 在相应模块中添加代码
   • 确保添加适当的测试
   • 遵循项目的代码风格

贡献

欢迎提交Pull Request！在提交之前，请确保：

1. 代码通过所有测试
2. 添加了必要的文档
3. 遵循项目的代码规范

许可证

MIT License