评审代码
代码评审组件开发需求分析
我们需要开发一个基于AI的代码自动评审功能，该功能能够在用户提交代码到指定仓库时，自动完成以下操作：
- 获取代码提交的相关信息。
- 将这些信息发送给AI进行分析和总结。
- 将AI的评审结果写入指定仓库，并推送给相关用户。
核心功能需求
在每次代码提交后，系统需要获取以下关键信息：
- 仓库名：当前代码所在的仓库名称。
- 提交分支：代码提交的具体分支名称。
- 提交者：代码的提交者姓名或邮箱。
- 提交日期：代码提交的时间。
- 提交记录：包括提交的描述信息（commit message）以及具体的代码变更内容。 系统将上述信息发送给AI服务进行评审。AI完成分析后，系统会将评审结果以文件的形式写入目标仓库，并通知相关用户。
开发阶段规划
第一阶段：本地实现
- 在本地环境中搭建代码评审组件的基础功能。
- 实现以下核心能力：
- 捕获代码提交事件并提取所需信息（仓库名、分支、提交者、提交日期、提交记录等）。
- 调用 AI 接口对提交内容进行分析，并生成评审报告。
- 将AI的评审结果保存到指定仓库，并推送到远程仓库。
- 确保整个流程可以在本地运行并通过测试。
第二阶段：扩展为可配置的工具
- 提供一个可安装的插件或脚本，其他用户可以轻松集成到自己的开发环境中。
- 用户可以通过简单的配置（如指定仓库地址、分支、AI 接口等），快速启用代码评审功能。
- 支持多用户场景，允许用户拉取评审结果或通过通知方式（如邮件、IM 工具）接收评审报告。
预期效果
- 自动化评审：减少人工评审的工作量，提高代码质量。
- 实时反馈：每次提交后，开发者能够快速收到 AI 的评审建议。
- 易用性：通过简单的配置即可实现功能，适合个人开发者和团队使用。
技术要点
- Git 集成： 使用 Git 或 JGit 库捕获代码提交事件，提取相关信息。
- AI 接口调用： 设计与 AI 服务的交互逻辑，传递代码及提交信息，并接收评审结果。
- 结果存储与推送： 将评审结果写入目标仓库，并通过适当的方式通知用户（如 PR 注释、邮件等）。
- 扩展性： 提供灵活的配置选项，支持不同用户的个性化需求。
通过以上设计，我们希望打造一个高效、易用的代码评审工具，帮助开发者提升代码质量和开发效率。
本地实现代码评审
1. 基础环境配置
Github创建空项目
首先在GitHub上创建一个新的空项目。
创建Maven项目
引入依赖
接着，在本地使用Maven初始化一个Java项目，并确保项目的pom.xml文件中正确引入了所有必要的依赖项，例如：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>2.0.9</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-simple</artifactId>
<version>2.0.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.13.2</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.fastjson2</groupId>
<artifactId>fastjson2</artifactId>
<version>2.0.49</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>32.1.2-jre</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.auth0</groupId>
<artifactId>java-jwt</artifactId>
<version>4.2.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-core</artifactId>
<version>2.13.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.13.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-annotations</artifactId>
<version>2.13.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.eclipse.jgit</groupId>
<artifactId>org.eclipse.jgit</artifactId>
<version>5.13.0.202109080827-r</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.18.34</version>
</dependency>
</dependencies>打包方式
<build>
<resources>
<resource>
<directory>src/main/resources</directory>
<filtering>true</filtering>
<includes>
<include>**/**</include>
</includes>
</resource>
</resources>
<testResources>
<testResource>
<directory>src/test/resources</directory>
<filtering>true</filtering>
<includes>
<include>**/**</include>
</includes>
</testResource>
</testResources>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
<version>2.22.2</version>
<configuration>
<skipTests>true</skipTests>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
<version>3.2.0</version>
<configuration>
<archive>
<manifest>
<addDefaultImplementationEntries>true</addDefaultImplementationEntries>
<mainClass>icu.flycode.sdk.OpenAiCodeReview</mainClass>
</manifest>
</archive>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>3.4.1</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
<!-- 如果你用了三方jar，不想一个个确定的引入，可以去掉 configuration 以及以内的配置，这样会全部打包 -->
<configuration>
<filters>
<filter>
<artifact>*:*</artifact>
<excludes>
<exclude>META-INF/*.SF</exclude>
<exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
<exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
</excludes>
</filter>
</filters>
<artifactSet>
<includes>
<include>com.google.guava:guava:jar:</include>
<include>com.alibaba.fastjson2:fastjson2:jar:</include>
<include>org.slf4j:slf4j-api:jar:</include>
<include>org.slf4j:slf4j-simple:jar:</include>
<include>com.auth0:java-jwt:jar:</include>
<include>com.fasterxml.jackson.core:jackson-core:</include>
<include>com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind:</include>
<include>com.fasterxml.jackson.core:jackson-annotations:</include>
<include>org.eclipse.jgit:org.eclipse.jgit:</include>
</includes>
</artifactSet>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>创建核心文件入口
配置Manifest
需要在resources里面创建Meta-inf文件夹，里面添加文件MANIFEST.MF文件，配置sdk的版本号、主类等相关信息
关联本地Maven项目和Github项目
将修改的文件爱in都提交到Github上面去
2. 读取Git配置信息
public class AICodeReview {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 作者名
String author = getGitInfo("%an");
System.out.println("Author: " + author);
// 2. 日期
String date = getGitInfo("%cd");
System.out.println("Date: " + date);
// 3. 描述
String description = getGitInfo("%s");
System.out.println("Description: " + description);
// 4. 哈希值，用于获取提交代码
String hashCode = getGitInfo("%h");
System.out.println("Hash Code: " + hashCode);
// 5. 获取提交代码
String diffCode = getDiffCode(hashCode);
System.out.println(diffCode);
}
public static String getGitInfo(String tags) throws IOException {
ProcessBuilder logProcessBuilder = new ProcessBuilder("git", "log", "-1", "--pretty=format:" + tags);
logProcessBuilder.directory(new File("."));
Process logProcess = logProcessBuilder.start();
BufferedReader logReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(logProcess.getInputStream()));
return logReader.readLine();
}
public static String getDiffCode(String lastCommitHash) throws Exception {
ProcessBuilder diffProcessBuilder = new ProcessBuilder("git", "diff", lastCommitHash + "^", lastCommitHash);
diffProcessBuilder.directory(new File("."));
Process process = diffProcessBuilder.start();
BufferedReader diffReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));
String line;
StringBuilder processOutput = new StringBuilder();
while ((line = diffReader.readLine()) != null) {
processOutput.append(line).append("\n");
}
int exitCode = process.waitFor();
if (exitCode != 0) {
throw new Exception("Diff process exited with code " + exitCode);
}
return processOutput.toString();
}
}提交后，可以看到如下信息
3. 代码提交AI评审
我们这里采用deepseek接口，官方文档如下：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/
curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <DeepSeek API Key>" \
-d '{
"model": "deepseek-chat",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello!"}
],
"stream": false
}'我们需要在https://platform.deepseek.com/api_keys里面创建自己的密钥。
构建请求与处理响应：根据DeepSeek API要求构造HTTP请求，并解析返回的数据。
根据以上格式，我们可以创建如下实体类。
1. 模型信息
我们可以定义模型枚举类，可以灵活的切换模型。
public enum Model {
DEEPSEEK_CHAT("deepseek-chat","DeepSeeChat")
;
private final String code;
private final String info;
Model(String code, String info) {
this.code = code;
this.info = info;
}
public String getCode() {
return code;
}
public String getInfo() {
return info;
}
}2. 预设信息
里面包含role和content，可以设置ai的角色和内容
@Data
@AllArgsConstructor
public class Prompt {
private String role;
private String content;
}3. 整合模型和预设信息
/**
* 构造发送内容
*/
@Data
public class ChatCompletionRequest {
private String model = Model.DEEPSEEK_CHAT.getCode();
private List<Prompt> messages;
}4. 获取AI代码评审
需要按照之前的CURL的格式发送请求
private static String getCodeReview(String apiKey,String diffCode) throws Exception {
// 1. 获取key
// 2. 建立连接
URL url = new URL("https://api.deepseek.com/chat/completions");
HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
connection.setRequestMethod("POST");
connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");
connection.setRequestProperty("Authorization", "Bearer " + apiKey);
connection.setDoOutput(true);
// 3. 发送请求
ChatCompletionRequest chatCompletionRequest = new ChatCompletionRequest();
chatCompletionRequest.setModel(Model.DEEPSEEK_CHAT.getCode());
chatCompletionRequest.setMessages(new ArrayList<Prompt>() {
{
add(new Prompt("user", "你是一个高级编程架构师，精通各类场景方案、架构设计和编程语言请，请您根据git diff记录，对代码做出评审。代码为: "));
add(new Prompt("user", diffCode));
}
});
// 4. 获取返回
try (OutputStream os = connection.getOutputStream()) {
byte[] input = JSON.toJSONString(chatCompletionRequest).getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
os.write(input, 0, input.length);
}
int responseCode = connection.getResponseCode();
System.out.println(responseCode);
BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));
String line;
StringBuilder content = new StringBuilder();
while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {
content.append(line);
}
bufferedReader.close();
connection.disconnect();
System.out.println(content);
return content;
}5. 测试
// 5. 获取提交代码
String apiKey = "xxxx";
String diffCode = getDiffCode(apiKey,hashCode);
System.out.println(diffCode);
// 6. 代码评审
String codeReview = getCodeReview(diffCode);
很明显，如今的数据返回了很多目前无效的数据，我们需要提取出message里面的content数据，这才是我们需要的数据。
6. 添加返回实体类
我们需要设计一个实体，可以读取content里面的内容。
{
"id": "5a90f553-11ec-4096-914c-2cefcdcb0f1a",
"object": "chat.completion",
"created": 1743467088,
"model": "deepseek-chat",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "# "
}
}
]
}@Data
public class ChatCompletionSyncResponse {
private String id;
private String object;
private String created;
private String model;
private List<Choices> choices;
@Data
public class Choices {
private Integer index;
private Message message;
@Data
public class Message {
private String role;
private String content;
}
}
}7. 解析返回数据
修改获取AI代码评审代码，添加如下代码
// 解析数据
ChatCompletionSyncResponse chatCompletionSyncResponse = JSON.parseObject(content.toString(), ChatCompletionSyncResponse.class);
// 我们需要的数据
String returnContent = chatCompletionSyncResponse.getChoices().get(0).getMessage().getContent();
System.out.println(returnContent);目前已经实现本地的代码评审，AI能够读取本地提交的历史文件，然后输出内容。
4. 编写日志
每次启动项目，都会生成一次代码评审内容，如果不保存这些数据，我们就无法记录历史提交记录，但是我们目前不需要使用数据库存储，而是采用GitHub的仓库进行存储。
1. 获取Github的token
使用这个token，可以让我们操控Github指定仓库，执行读写操作。
https://github.com/settings/tokens
2. 创建空的日志仓库
一定要加入README文件，仓库必须要是公开的，否则无法执行读写功能。
3. 写入日志
private static String writeLogs(String token, String log) throws Exception {
// 1. 创建Git对象
Git git = Git.cloneRepository()
.setURI("https://github.com/flycodeu/openai-code-review-logs.git")
.setDirectory(new File("repo"))
.setCredentialsProvider(new UsernamePasswordCredentialsProvider(token, ""))
.call();
// 2. 创建文件夹
String dateFolderName = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(new Date());
File dateFolder = new File("repo/" + dateFolderName);
if (!dateFolder.exists()) {
dateFolder.mkdirs();
}
// 3. 创建文件
String fileName = System.currentTimeMillis() + ".md";
File file = new File(dateFolder, fileName);
// 4. 写入日志
try (FileWriter writer = new FileWriter(file)) {
writer.write(log);
}
// 5. 提交、推送文件到仓库
git.add().addFilepattern(dateFolderName + "/" + fileName).call();
git.commit().setMessage("Add " + fileName).call();
git.push().setCredentialsProvider(new UsernamePasswordCredentialsProvider(token, "")).call();
// 6. 返回提交地址
return "https://github.com/flycodeu/openai-code-review-logs/blob/master/" + dateFolderName + "/" + fileName;
}但是目前这个代码是无法在本地测试的，我们需要借助GitHub的事件流。
5. GitHub事件流
1. 创建Actions拉取到本地
2. 创建Maven事件流
会自动将Maven项目打包，然后读取配置的Token环境执行命令。
name: Build and Run OpenAiCodeReview By Main Maven Jar
on:
push:
branches:
- master
pull_request:
branches:
- master
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout repository
uses: actions/checkout@v2
with:
fetch-depth: 2
- name: Set up JDK 11
uses: actions/setup-java@v2
with:
distribution: 'adopt'
java-version: '11'
# maven构建
- name: Build with Maven
run: mvn clean install
# 复制AI自动评审组件jar包到Github服务器的libs目录下
- name: Copy openai-code-review-sdk JAR
run: mvn dependency:copy -Dartifact=icu.flycode:ai-code-view:1.0 -DoutputDirectory=./libs
- name: Run OpenAiCodeReview
run: java -jar ./libs/ai-code-view-1.0.jar
env:
GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.CODE_TOKEN }}上面artifactId、version是根据自己项目的pom文件里面配置
3. 配置Token
在当前项目创建密钥CODE_TOKEN，对应着上面的secrets
4. 读取env环境
public static String getEnv(String key) {
String token = System.getenv(key);
if (null == token || token.isEmpty()) {
throw new RuntimeException(key + ":value is empty");
}
return token;
}5. 测试日志功能
这个Env就是之前配置GITHUB_TOKEN
// 7. 创建仓库文件
String codeToken = getEnv("GITHUB_TOKEN");
String s = writeLogs(codeToken, "hello");
System.out.println(s);6. 提交代码
我们可以在当前项目的Actions查看执行状态
7. 运行截图
成功创建文件。
6. 整合功能
同样的我们需要将API_KEY也通过Actions来获取
name: Build and Run OpenAiCodeReview By Main Maven Jar
on:
push:
branches:
- master
pull_request:
branches:
- master
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout repository
uses: actions/checkout@v2
with:
fetch-depth: 2
- name: Set up JDK 11
uses: actions/setup-java@v2
with:
distribution: 'adopt'
java-version: '11'
# maven构建
- name: Build with Maven
run: mvn clean install
# 复制AI自动评审组件jar包到Github服务器的libs目录下
- name: Copy openai-code-review-sdk JAR
run: mvn dependency:copy -Dartifact=icu.flycode:ai-code-view:1.0 -DoutputDirectory=./libs
- name: Run OpenAiCodeReview
run: java -jar ./libs/ai-code-view-1.0.jar
env:
GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.CODE_TOKEN }}
API_KEY: ${{ secrets.API_KEY}} public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 作者名
String author = getGitInfo("%an");
System.out.println("Author: " + author);
// 2. 日期
String date = getGitInfo("%cd");
System.out.println("Date: " + date);
// 3. 描述
String description = getGitInfo("%s");
System.out.println("Description: " + description);
// 4. 哈希值，用于获取提交代码
String hashCode = getGitInfo("%h");
System.out.println("Hash Code: " + hashCode);
// 5. 获取提交代码
String diffCode = getDiffCode(hashCode);
System.out.println(diffCode);
// 6. 代码评审
String apikey = getEnv("API_KEY");
String codeReview = getCodeReview(apikey, diffCode);
// 7. 创建仓库文件
String codeToken = getEnv("GITHUB_TOKEN");
String s = writeLogs(codeToken, codeReview);
System.out.println(s);
}7. 消息通知
每次执行完成后，我们需要有对应的通知，告诉我们执行的结果，例如微信公众号、邮箱、短信等等。
我们目前可以使用微信的测试公众号实现消息通知功能，后续可以考虑在本地实现。
1. 微信测试公众号
可以临时使用微信公众号，添加测试模板，实现消息推送功能。
http://mp.weixin.qq.com/debug/cgi-bin/sandboxinfo?action=showinfo&t=sandbox/index
调用地址：https://mp.weixin.qq.com/debug/cgi-bin/readtmpl?t=tmplmsg/faq_tmpl
我们只需要按照这种格式发送请求给微信即可。
我们需要获取如下信息：
- appId
- secret
- template_id（模板id）
- to_user(推送给关注当前公众号的用户id)
2. 获取token
https请求方式: GET
https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=APPID&secret=APPSECRET
我们可以按照这种格式发送请求给微信，获取token
/**
* 获取微信token
*/
public class WxTokenUtils {
private String appId;
private String secret;
private static final String GRANT_TYPE = "client_credential";
private static final String URL_TEMPLATE = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=%s&appid=%s&secret=%s";
/**
* 获取token
*
* @param appId
* @param secret
* @return
*/
public String getAccessToken(String appId, String secret) {
String urlStr = String.format(URL_TEMPLATE, GRANT_TYPE, appId, secret);
try {
URL url = new URL(urlStr);
HttpURLConnection httpURLConnection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
httpURLConnection.setRequestMethod("GET");
int responseCode = httpURLConnection.getResponseCode();
System.out.println("responseCode = " + responseCode);
if (responseCode == HttpURLConnection.HTTP_OK) {
BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(httpURLConnection.getInputStream()));
String line;
StringBuilder content = new StringBuilder();
while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {
content.append(line);
}
bufferedReader.close();
System.out.println("content = " + content);
Token token = JSON.parseObject(content.toString(), Token.class);
return token.getAccess_token();
}
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
return null;
}
/**
* 返回的JSON数据格式
*/
@Data
public class Token {
/**
* 获取到的凭证
*/
private String access_token;
/**
* 凭证有效时间，单位：秒
*/
private String expires_in;
}
}3. 创建消息模板
POST请求
https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/template/send?access_token=ACCESS_TOKEN
{
"touser":"OPENID",
"template_id":"xxxx",
"url":"xxxx",
"data":{
"repo_name":{
"value":"code"
},
"branch_name":{
"value":"master"
},
"commit_author":{
"value":"flycode"
},
"commit_message":{
"value":"提交代码"
}
}
}我们首先需要创建一个枚举值，用来标识每一个key。
package icu.flycode.sdk.domain.enums;
/**
* 模板key
*/
public enum TemplateKey {
REPO_NAME("repo_name", "项目名称"),
BRANCH_NAME("branch_name", "分支名称"),
COMMIT_AUTHOR("commit_author", "提交用户"),
COMMIT_MESSAGE("commit_message", "提交信息");
private String code;
private String desc;
TemplateKey(String code, String desc) {
this.code = code;
this.desc = desc;
}
public String getCode() {
return code;
}
public String getDesc() {
return desc;
}
}根据以上格式，我们可以设置如下的模板消息
/**
* 模板消息
*/
@Data
public class TemplateMessage {
/**
* 发送者id
*/
private String touser;
/**
* 模板id
*/
private String template_id;
/**
* 跳转url
*/
private String url;
/**
* 存储数据
*/
private Map<String, Map<String, String>> data = new HashMap<>();
/**
* 存放key-value数据
*
* @param key
* @param value
*/
public void put(String key, String value) {
data.put(key, new HashMap<String, String>() {{
put("value", value);
}});
}
}4. 模板消息发送
public static void pushWxMessage(String logUrl) throws IOException {
// 1. 获取token
String appId = "";
String sercet = "";
String accessToken = WxTokenUtils.getAccessToken(appId, sercet);
// 2. 构建url请求
String urlStr = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/template/send?access_token=" + accessToken;
URL url = new URL(urlStr);
HttpURLConnection httpURLConnection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
httpURLConnection.setRequestMethod("POST");
httpURLConnection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json; utf-8");
httpURLConnection.setRequestProperty("Accept", "application/json");
httpURLConnection.setDoOutput(true);
// 3. 编写请求数据
TemplateMessage templateMessage = new TemplateMessage();
templateMessage.setTouser("");
templateMessage.setTemplate_id("");
templateMessage.setUrl(logUrl);
templateMessage.put(TemplateKey.REPO_NAME.getCode(), "code review");
templateMessage.put(TemplateKey.COMMIT_AUTHOR.getCode(), "flycodeu");
templateMessage.put(TemplateKey.COMMIT_MESSAGE.getCode(), "测试");
templateMessage.put(TemplateKey.BRANCH_NAME.getCode(), "master");
try (OutputStream os = httpURLConnection.getOutputStream()) {
byte[] bytes = JSON.toJSONString(templateMessage).getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
os.write(bytes, 0, bytes.length);
}
// 4. 发送请求并获取响应
try (Scanner scanner = new Scanner(httpURLConnection.getInputStream(), StandardCharsets.UTF_8.name())) {
String response = scanner.useDelimiter("\\A").next();
System.out.println(response);
}
}5. 测试调用
String url = "https://github.com/flycodeu/openai-code-review-logs";
pushWxMessage(url);
点击当前消息，即可跳转到对应的仓库日志地址。
8. 功能整合
我们可以看到当前的项目是比较臃肿的，所有的代码都在AICodeReview里面，我们需要抽离出代码。
主要分成五个部分
- （Git）基础信息：项目名、提交者、日期、提交描述
- （Git）提交的历史修改记录
- AI代码评审
- （Git）创建仓库日志
- 调用消息模板
根据类型可以归类成三个部分
- Git操作
- AI评审
- 微信消息模板
微信模板消息是用户可选的，如果用户选择了，才需要用户提交模板id，用户id等相关信息。
Git相关配置信息，我们可以从Actions中获取，例如分支、仓库名、作者、消息描述、token
AI评审：需要记录AI的apiKey以及Host请求，最终目标可以兼容多个AI模型。
需要在当前项目里面添加如下配置
第一阶段的本地代码评审已经完成，后续将会改造为插件或者依赖，其余用户只需要引入，填写自己的密钥信息，即可自动执行。
贡献者
flycodeu
版权所有
版权归属：