自动化代码审查助手
一个基于大语言模型的命令行工具，能够自动拉取 Git 代码变更、调用 LLM 进行风格检查与潜在 Bug 提示，并生成结构化的 Markdown Review 报告。
技术栈
Python
OpenAI API
Git
GitPython
argparse
核心功能
- 1 通过 Git diff 自动提取当前工作区或指定提交区间的代码变更。
- 2 将变更内容按文件切块后分批送入 LLM，降低单次请求 Token 压力。
- 3 支持风格检查、潜在 Bug、安全风险提示、命名规范等多维度审查。
- 4 输出 Markdown 格式的 Review 报告，可直接粘贴到 PR 描述或评论中。
- 5 支持本地配置文件自定义审查规则与提示词模板。
实现亮点
分块与上下文保留
当 diff 过大时，工具会按文件维度拆分为多个独立请求，同时在每个请求中附带同批次文件的简要上下文，既避免超出模型上下文窗口，又尽量保证审查结果的连贯性。
结构化输出格式
通过 Few-shot 示例与 JSON Schema 描述，引导模型按“位置-问题-严重级别-建议修改”四元组输出，后续可直接用于生成 Markdown 表格或 SARIF 报告。
遇到的挑战
初期直接将整个 PR 的 diff 一次性塞给模型，经常出现上下文截断或审查重点被稀释的问题。后续改用按文件分块并加入摘要信息后，召回率明显提升。
另一个难点是控制误报率：模型偶尔会针对合理的编码风格给出主观建议。通过引入“严重级别”分类，并将严重级别为 low 的建议以折叠列表呈现，有效减少了噪音。
后续计划
- 接入 GitHub/GitLab Webhook，实现提交代码后自动触发审查。
- 支持自定义规则库，允许团队沉淀项目特定的审查清单。
- 增加审查结果的可视化页面，支持按文件、作者、时间维度筛选。