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Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

docs: expand contributing guidelines and improve documentation structure 

- Restructure CONTRIBUTING.md with comprehensive sections including code of conduct, development setup, and PR workflow
- Add detailed environment requirements table with version specifications and descriptions
- Include step-by-step backend and frontend setup instructions with database initialization
- Document code standards for both Python (Ruff, mypy) and TypeScript (Biome) with example commands
- Add conventional commits specification with type definitions and practical examples
- Provide complete PR process guide from forking through code review
- Include project structure diagram for better navigation
- Expand DISCLAIMER.md with improved formatting, tables, and clearer responsibility sections
- Add AI analysis limitations and technical constraints documentation
- Update SECURITY.md with enhanced security guidelines
- Refresh backend/env.example and frontend/.env.example with current configuration options
- Create new docs/ARCHITECTURE.md for system design documentation
- Update docs/CONFIGURATION.md, docs/DEPLOYMENT.md, docs/FAQ.md, and docs/LLM_PROVIDERS.md with improved clarity and structure
- Improve overall documentation consistency and user experience across all guides
This commit is contained in:
lintsinghua 2025-12-05 14:37:07 +08:00
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305
CONTRIBUTING.md
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@ -1,58 +1,325 @@
# 贡献指南
我们热烈欢迎所有形式的贡献！无论是提交 issue、创建 PR，还是改进文档，您的每一次贡献对我们都至关重要。
感谢你对 XCodeReviewer 的关注！我们热烈欢迎所有形式的贡献，无论是提交 Issue、创建 PR，还是改进文档。
## 开发流程
## 目录
1. **Fork** 本项目
2. 创建您的功能分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交您的更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 创建一个 **Pull Request**
- [行为准则](#行为准则)
- [如何贡献](#如何贡献)
- [开发环境搭建](#开发环境搭建)
- [代码规范](#代码规范)
- [提交规范](#提交规范)
- [Pull Request 流程](#pull-request-流程)
## 环境要求
---
- Node.js 18+
- Python 3.13+
- PostgreSQL 15+
- pnpm 8+ (推荐) 或 npm/yarn
## 行为准则
## 本地开发
请在参与项目时保持友善和尊重。我们致力于为每个人提供一个开放、包容的环境。
---
## 如何贡献
### 报告 Bug
1. 先搜索 [Issues](https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer/issues) 确认问题未被报告
2. 创建新 Issue，使用 Bug 报告模板
3. 提供详细信息：
- 操作系统和版本
- 部署方式（Docker/本地）
- 复现步骤
- 错误日志或截图
- 期望行为 vs 实际行为
### 提出新功能
1. 先搜索 Issues 确认功能未被提出
2. 创建新 Issue，描述：
- 功能需求背景
- 期望的实现方式
- 可能的替代方案
### 改进文档
文档改进同样重要！你可以：
- 修复文档中的错误
- 补充缺失的说明
- 改进文档结构
- 添加使用示例
### 贡献代码
1. Fork 本项目
2. 创建功能分支
3. 编写代码和测试
4. 提交 Pull Request
---
## 开发环境搭建
### 环境要求
| 依赖 | 版本要求 | 说明 |
|------|---------|------|
| Node.js | 18+ | 前端运行环境 |
| Python | 3.13+ | 后端运行环境 |
| PostgreSQL | 15+ | 数据库 |
| pnpm | 8+ | 推荐的前端包管理器 |
| uv | 最新版 | 推荐的 Python 包管理器 |
### 数据库准备
```bash
# 使用 Docker 启动 PostgreSQL（推荐）
docker run -d \
--name xcodereviewer-db \
-e POSTGRES_USER=postgres \
-e POSTGRES_PASSWORD=postgres \
-e POSTGRES_DB=xcodereviewer \
-p 5432:5432 \
postgres:15-alpine
```
### 后端启动
```bash
# 1. 进入后端目录
cd backend
# 2. 创建虚拟环境
uv venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# 或 .venv\Scripts\activate # Windows
# 3. 安装依赖
uv pip install -e .
# 4. 配置环境变量
cp env.example .env
# 编辑 .env 文件，配置数据库和 LLM 参数
# 5. 初始化数据库
alembic upgrade head
# 6. 启动后端服务
uvicorn app.main:app --reload --port 8000
```
### 前端启动
```bash
# 1. 进入前端目录
cd frontend
# 2. 安装依赖
pnpm install
# 3. 配置环境变量（可选）
cp .env.example .env
# 4. 启动开发服务器
pnpm dev
```
---
## 代码规范
- 后端使用 Python 类型注解
- 前端使用 TypeScript
- 提交前请确保代码通过 lint 检查
### 后端 (Python)
## 问题反馈
- 使用 Python 3.13+ 类型注解
- 遵循 PEP 8 代码风格
- 使用 Ruff 进行代码格式化和检查
- 使用 mypy 进行类型检查
如有问题，请通过 [Issues](https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer/issues) 反馈。
```bash
# 代码格式化
ruff format app
# 代码检查
ruff check app
# 类型检查
mypy app
```
### 前端 (TypeScript/React)
- 使用 TypeScript 严格模式
- 遵循 React 最佳实践
- 使用 Biome 进行代码格式化和检查
```bash
# 代码检查
pnpm lint
# 类型检查
pnpm type-check
# 代码格式化
pnpm format
```
### 通用规范
- 变量和函数使用有意义的命名
- 添加必要的注释，特别是复杂逻辑
- 保持函数简短，单一职责
- 避免硬编码，使用配置或常量
---
## 提交规范
我们使用 [Conventional Commits](https://www.conventionalcommits.org/) 规范。
### 提交格式
```
<type>(<scope>): <subject>
<body>
<footer>
```
### Type 类型
| Type | 说明 |
|------|------|
| `feat` | 新功能 |
| `fix` | Bug 修复 |
| `docs` | 文档更新 |
| `style` | 代码格式（不影响功能） |
| `refactor` | 代码重构 |
| `perf` | 性能优化 |
| `test` | 测试相关 |
| `chore` | 构建/工具相关 |
| `ci` | CI/CD 相关 |
### 示例
```bash
# 新功能
git commit -m "feat(llm): add support for DeepSeek API"
# Bug 修复
git commit -m "fix(scan): handle empty file content"
# 文档更新
git commit -m "docs: update deployment guide"
# 代码重构
git commit -m "refactor(api): simplify error handling"
```
---
## Pull Request 流程
### 1. Fork 和克隆
```bash
# Fork 项目到你的 GitHub 账号
# 然后克隆到本地
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/XCodeReviewer.git
cd XCodeReviewer
# 添加上游仓库
git remote add upstream https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer.git
```
### 2. 创建分支
```bash
# 同步上游代码
git fetch upstream
git checkout main
git merge upstream/main
# 创建功能分支
git checkout -b feature/your-feature-name
```
### 3. 开发和测试
```bash
# 编写代码...
# 确保代码通过检查
cd frontend && pnpm lint && pnpm type-check
cd backend && ruff check app && mypy app
# 提交代码
git add .
git commit -m "feat: your feature description"
```
### 4. 推送和创建 PR
```bash
# 推送到你的 Fork
git push origin feature/your-feature-name
```
然后在 GitHub 上创建 Pull Request：
1. 填写 PR 标题（遵循提交规范）
2. 描述改动内容和原因
3. 关联相关 Issue（如有）
4. 等待 Review
### 5. 代码审查
- 回应 Review 意见
- 根据反馈修改代码
- 保持 PR 更新（rebase 上游代码）
---
## 项目结构
```
XCodeReviewer/
├── backend/ # 后端 (FastAPI)
│ ├── app/
│ │ ├── api/ # API 路由
│ │ ├── core/ # 核心配置
│ │ ├── db/ # 数据库
│ │ ├── models/ # 数据模型
│ │ ├── schemas/ # Pydantic 模式
│ │ └── services/ # 业务逻辑
│ │ └── llm/ # LLM 适配器
│ ├── alembic/ # 数据库迁移
│ └── pyproject.toml
├── frontend/ # 前端 (React + TypeScript)
│ ├── src/
│ │ ├── app/ # 应用配置
│ │ ├── components/ # UI 组件
│ │ ├── features/ # 功能模块
│ │ ├── pages/ # 页面组件
│ │ └── shared/ # 共享工具
│ └── package.json
├── docs/ # 文档
├── docker-compose.yml # Docker 编排
└── README.md
```
---
## 贡献者
感谢以下优秀的贡献者们！
感谢所有贡献者的付出！
[![Contributors](https://contrib.rocks/image?repo=lintsinghua/XCodeReviewer)](https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer/graphs/contributors)
---
## 问题反馈
如有问题，请通过以下方式联系：
- [GitHub Issues](https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer/issues)
- 邮箱: lintsinghua@qq.com

265
DISCLAIMER.md
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@ -1,57 +1,220 @@
# 免责声明 (Disclaimer)
本免责声明旨在明确用户使用本开源项目的相关责任和风险，保护项目作者、贡献者和维护者的合法权益。本开源项目提供的代码、工具及相关内容仅供参考和学习使用。
本免责声明旨在明确用户使用本开源项目的相关责任和风险，保护项目作者、贡献者和维护者的合法权益。
## 1. 代码隐私与安全警告 (Code Privacy and Security Warning)
- ⚠️ **重要提示**：本工具通过调用第三方LLM服务商API进行代码分析，**您的代码将被发送到所选择的LLM服务商服务器**。
- **严禁上传以下类型的代码**：
- 包含商业机密、专有算法或核心业务逻辑的代码
- 涉及国家秘密、国防安全或其他保密信息的代码
- 包含敏感数据（如用户数据、密钥、密码、token等）的代码
- 受法律法规限制不得外传的代码
- 客户或第三方的专有代码（未经授权）
- 用户**必须自行评估代码的敏感性**，对上传代码及其可能导致的信息泄露承担全部责任。
- **建议**：对于敏感代码，请使用 Ollama 本地模型部署功能，或使用私有部署的LLM服务。
- 项目作者、贡献者和维护者**对因用户上传敏感代码导致的任何信息泄露、知识产权侵权、法律纠纷或其他损失不承担任何责任**。
## 2. 非专业建议 (Non-Professional Advice)
- 本工具提供的代码分析结果和建议**仅供参考**，不构成专业的安全审计、代码审查或法律意见。
- 用户必须结合人工审查、专业工具及其他可靠资源，对关键代码（尤其是涉及安全、金融、医疗等高风险领域）进行全面验证。
## 3. 无担保与免责 (No Warranty and Liability Disclaimer)
- 本项目以"原样"形式提供，**不附带任何明示或默示担保**，包括但不限于适销性、特定用途适用性及非侵权性。
- 作者、贡献者和维护者**不对任何直接、间接、附带、特殊、惩戒性或后果性损害承担责任**，包括但不限于数据丢失、系统中断、安全漏洞或商业损失，即使已知此类风险存在。
## 4. AI 分析局限性 (Limitations of AI Analysis)
- 本工具依赖多种 AI 模型，分析结果可能包含**错误、遗漏或不准确信息**，无法保证100% 可靠性。
- AI 输出**不能替代人类专家判断**，用户应对最终代码质量及应用后果全权负责。
## 5. 第三方服务与数据隐私 (Third-Party Services and Data Privacy)
- 本项目集成 Google Gemini、OpenAI、Claude、通义千问、DeepSeek 等多个第三方LLM服务，以及 Supabase、GitHub 等服务，使用时须遵守其各自服务条款和隐私政策。
- **代码传输说明**：用户提交的代码将通过API发送到所选LLM服务商进行分析，传输过程和数据处理遵循各服务商的隐私政策。
- 用户需自行获取、管理 API 密钥，本项目**不存储、传输或处理用户的API密钥和敏感信息**。
- 第三方服务的可用性、准确性、隐私保护、数据留存政策或中断风险，由服务提供商负责，本项目作者不承担任何连带责任。
## 6. 用户责任 (User Responsibilities)
- 用户在使用前须确保其代码不侵犯第三方知识产权，不包含保密信息，并严格遵守开源许可证及相关法规。
- 用户**对上传代码的内容、性质和合规性承担全部责任**，包括但不限于：
- 确保代码不包含敏感信息或商业机密
- 确保拥有代码的使用和分析权限
- 遵守所在国家/地区关于数据保护和隐私的法律法规
- 遵守公司或组织的保密协议和安全政策
- **严禁将本工具用于非法、恶意或损害他人权益的活动**，用户对所有使用后果承担全部法律与经济责任。
## 7. 开源贡献 (Open Source Contributions)
- 贡献者的代码、内容或建议**不代表项目官方观点**，其准确性、安全性及合规性由贡献者自行负责。
- 项目维护者保留审查、修改、拒绝或移除任何贡献的权利。
**本开源项目提供的代码、工具及相关内容仅供参考和学习使用。**
---
如有疑问，请通过 [GitHub Issues](https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer/issues) 联系维护者。本免责声明受项目所在地法律管辖。
## 1. 代码隐私与安全警告
### ⚠️ 重要提示
本工具通过调用第三方 LLM 服务商 API 进行代码分析，**您的代码将被发送到所选择的 LLM 服务商服务器**。
### 严禁上传以下类型的代码
| 类型 | 说明 |
|------|------|
| 🔒 商业机密 | 包含商业机密、专有算法或核心业务逻辑的代码 |
| 🛡️ 保密信息 | 涉及国家秘密、国防安全或其他保密信息的代码 |
| 🔑 敏感数据 | 包含用户数据、密钥、密码、token 等敏感信息的代码 |
| ⚖️ 受限代码 | 受法律法规限制不得外传的代码 |
| 📋 第三方代码 | 客户或第三方的专有代码（未经授权） |
### 用户责任
- 用户**必须自行评估代码的敏感性**
- 对上传代码及其可能导致的信息泄露承担**全部责任**
- 对于敏感代码，请使用 **Ollama 本地模型部署功能**，或使用私有部署的 LLM 服务
### 免责声明
项目作者、贡献者和维护者**对因用户上传敏感代码导致的任何信息泄露、知识产权侵权、法律纠纷或其他损失不承担任何责任**。
---
## 2. 非专业建议
### 分析结果仅供参考
- 本工具提供的代码分析结果和建议**仅供参考**
- **不构成**专业的安全审计、代码审查或法律意见
- **不能替代**人类专家的专业判断
### 建议做法
- 结合人工审查验证分析结果
- 使用专业安全工具进行补充检测
- 对关键代码（尤其是涉及安全、金融、医疗等高风险领域）进行全面验证
- 在生产环境部署前进行充分测试
---
## 3. 无担保与免责
### 无担保声明
本项目以 **"原样"（AS IS）** 形式提供，**不附带任何明示或默示担保**，包括但不限于：
- 适销性担保
- 特定用途适用性担保
- 非侵权性担保
- 准确性或完整性担保
### 责任限制
作者、贡献者和维护者**不对任何直接、间接、附带、特殊、惩戒性或后果性损害承担责任**，包括但不限于：
| 损害类型 | 说明 |
|---------|------|
| 数据丢失 | 因使用本工具导致的数据丢失或损坏 |
| 系统中断 | 服务中断或系统故障 |
| 安全漏洞 | 因依赖分析结果导致的安全问题 |
| 商业损失 | 利润损失、业务中断或其他商业损失 |
| 法律纠纷 | 因使用本工具引发的法律诉讼或纠纷 |
即使已知此类风险存在，上述免责条款仍然适用。
---
## 4. AI 分析局限性
### 技术局限
- 本工具依赖多种 AI 模型进行代码分析
- 分析结果可能包含**错误、遗漏或不准确信息**
- **无法保证** 100% 的准确性和可靠性
### AI 输出特性
| 特性 | 说明 |
|------|------|
| 概率性 | AI 输出基于概率模型，可能产生不同结果 |
| 上下文依赖 | 分析质量受代码上下文完整性影响 |
| 模型差异 | 不同 LLM 模型可能给出不同的分析结果 |
| 知识截止 | AI 模型的知识有截止日期，可能不了解最新漏洞 |
### 用户责任
- AI 输出**不能替代人类专家判断**
- 用户应对最终代码质量及应用后果**全权负责**
- 建议将 AI 分析作为辅助工具，而非唯一依据
---
## 5. 第三方服务与数据隐私
### 集成的第三方服务
本项目集成以下第三方服务：
| 服务类型 | 服务商 | 用途 |
|---------|--------|------|
| LLM API | OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude | 代码分析 |
| LLM API | 通义千问, DeepSeek, 智谱AI, Kimi | 代码分析 |
| LLM API | 百度文心, MiniMax, 字节豆包 | 代码分析 |
| 数据库 | Supabase | 数据存储（可选） |
| 代码托管 | GitHub, GitLab | 仓库集成 |
### 数据传输说明
- 用户提交的代码将通过 API 发送到所选 LLM 服务商进行分析
- 传输过程和数据处理遵循各服务商的隐私政策
- 用户需自行了解并接受各服务商的数据处理方式
### API 密钥管理
- 用户需自行获取、管理 API 密钥
- 本项目**不存储、传输或处理用户的 API 密钥**（除本地配置文件外）
- 运行时配置的密钥仅存储在用户浏览器本地
### 第三方服务风险
第三方服务的以下风险由服务提供商负责，本项目作者不承担任何连带责任：
- 服务可用性
- 数据准确性
- 隐私保护
- 数据留存政策
- 服务中断
---
## 6. 用户责任
### 使用前确认
用户在使用本工具前须确保：
- ✅ 代码不侵犯第三方知识产权
- ✅ 代码不包含保密信息
- ✅ 严格遵守开源许可证及相关法规
- ✅ 拥有代码的使用和分析权限
### 用户承诺
用户**对上传代码的内容、性质和合规性承担全部责任**，包括但不限于：
| 责任 | 说明 |
|------|------|
| 内容审查 | 确保代码不包含敏感信息或商业机密 |
| 权限确认 | 确保拥有代码的使用和分析权限 |
| 法规遵守 | 遵守所在国家/地区关于数据保护和隐私的法律法规 |
| 政策遵守 | 遵守公司或组织的保密协议和安全政策 |
### 禁止行为
**严禁将本工具用于以下活动**：
- ❌ 非法活动
- ❌ 恶意代码分析或开发
- ❌ 损害他人权益的行为
- ❌ 违反服务条款的行为
用户对所有使用后果承担**全部法律与经济责任**。
---
## 7. 开源贡献
### 贡献者声明
- 贡献者的代码、内容或建议**不代表项目官方观点**
- 其准确性、安全性及合规性由贡献者自行负责
### 维护者权利
项目维护者保留以下权利：
- 审查任何贡献
- 修改贡献内容
- 拒绝不符合要求的贡献
- 移除已合并的贡献
---
## 8. 许可证
本项目采用 [MIT 许可证](LICENSE) 开源。
MIT 许可证明确声明软件按"原样"提供，不提供任何形式的担保。
---
## 9. 管辖法律
本免责声明受项目所在地法律管辖。
---
## 联系方式
如有疑问，请通过以下方式联系维护者：
- **GitHub Issues**: [https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer/issues](https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer/issues)
- **邮箱**: lintsinghua@qq.com
---
**使用本工具即表示您已阅读、理解并同意本免责声明的所有条款。**

147
SECURITY.md
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@ -6,26 +6,147 @@
### 严禁上传以下类型的代码
- 包含商业机密、专有算法或核心业务逻辑的代码
- 涉及国家秘密、国防安全或其他保密信息的代码
- 包含敏感数据（如用户数据、密钥、密码、token 等）的代码
- 受法律法规限制不得外传的代码
- 客户或第三方的专有代码（未经授权）
- 🔒 包含商业机密、专有算法或核心业务逻辑的代码
- 🛡️ 涉及国家秘密、国防安全或其他保密信息的代码
- 🔑 包含敏感数据（如用户数据、密钥、密码、token 等）的代码
- ⚖️ 受法律法规限制不得外传的代码
- 📋 客户或第三方的专有代码（未经授权）
### 安全建议
- 用户**必须自行评估代码的敏感性**，对上传代码及其可能导致的信息泄露承担全部责任
- 对于敏感代码，请使用 **Ollama 本地模型部署功能**，或使用私有部署的 LLM 服务
- 确保代码不包含敏感信息或商业机密
- 确保拥有代码的使用和分析权限
1. **评估代码敏感性**
- 用户必须自行评估代码的敏感性
- 对上传代码及其可能导致的信息泄露承担全部责任
2. **使用本地模型处理敏感代码**
- 对于敏感代码，请使用 **Ollama 本地模型部署功能**
- 或使用私有部署的 LLM 服务
- 本地模型不会将代码发送到任何外部服务器
3. **代码脱敏**
- 上传前移除敏感信息（API Key、密码、Token 等）
- 使用占位符替换真实数据
- 移除包含个人身份信息（PII）的代码
4. **遵守合规要求**
- 遵守所在国家/地区关于数据保护和隐私的法律法规
- 遵守公司或组织的保密协议和安全政策
- 确保拥有代码的使用和分析权限
---
## 支持的安全版本
| 版本 | 支持状态 |
|------|---------|
| 2.x.x | ✅ 支持 |
| 1.x.x | ❌ 不再支持 |
---
## 报告安全漏洞
如果您发现安全漏洞，请通过以下方式联系我们：
如果您发现安全漏洞，请通过以下方式负责任地披露：
- **邮箱**: lintsinghua@qq.com
- **Issues**: [GitHub Issues](https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer/issues)（请勿公开披露敏感漏洞详情）
### 报告方式
我们会尽快响应并处理安全问题。
1. **邮箱报告（推荐）**
- 发送邮件至: lintsinghua@qq.com
- 邮件标题请注明: `[Security] XCodeReviewer 安全漏洞报告`
2. **GitHub Issues**
- 地址: [GitHub Issues](https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer/issues)
- ⚠️ **请勿公开披露敏感漏洞详情**
- 仅描述漏洞类型，详细信息请通过邮件发送
### 报告内容
请在报告中包含以下信息：
- 漏洞类型和严重程度评估
- 受影响的版本和组件
- 复现步骤
- 潜在影响
- 建议的修复方案（如有）
### 响应时间
- 我们会在 **48 小时内** 确认收到报告
- 在 **7 天内** 提供初步评估
- 根据漏洞严重程度，在 **30-90 天内** 发布修复
### 致谢
我们感谢所有负责任地报告安全问题的研究人员。在漏洞修复后，我们会在发布说明中致谢（除非您希望保持匿名）。
---
## 安全最佳实践
### 部署安全
1. **修改默认密钥**
```env
# 生产环境必须修改！
SECRET_KEY=your-random-secret-key-at-least-32-characters
```
2. **配置 HTTPS**
- 生产环境务必启用 HTTPS
- 使用 Let's Encrypt 或其他 SSL 证书
3. **限制 CORS**
- 生产环境配置具体的前端域名
- 不要使用 `allow_origins=["*"]`
4. **数据库安全**
- 修改默认数据库密码
- 限制数据库访问 IP
- 定期备份数据
5. **API 限流**
- 配置 Nginx 或应用层限流
- 防止 API 滥用
### 运行时安全
1. **定期更新依赖**
```bash
# 后端
cd backend && pip install --upgrade -r requirements.txt
# 前端
cd frontend && pnpm update
```
2. **监控日志**
- 配置日志收集
- 设置异常告警
3. **最小权限原则**
- 使用最小必要的权限运行服务
- 不要以 root 用户运行容器
---
## 第三方服务安全
本项目集成以下第三方服务，使用时请遵守其各自的服务条款和隐私政策：
| 服务 | 用途 | 隐私政策 |
|------|------|---------|
| OpenAI | LLM API | [Privacy Policy](https://openai.com/privacy/) |
| Google Gemini | LLM API | [Privacy Policy](https://policies.google.com/privacy) |
| Anthropic Claude | LLM API | [Privacy Policy](https://www.anthropic.com/privacy) |
| 阿里云通义千问 | LLM API | [隐私政策](https://terms.alicdn.com/legal-agreement/terms/suit_bu1_ali_cloud/suit_bu1_ali_cloud202112071754_83380.html) |
| DeepSeek | LLM API | [Privacy Policy](https://www.deepseek.com/privacy) |
| Supabase | 数据库 | [Privacy Policy](https://supabase.com/privacy) |
| GitHub | 仓库集成 | [Privacy Policy](https://docs.github.com/en/site-policy/privacy-policies) |
---
## 免责声明
项目作者、贡献者和维护者对因用户上传敏感代码导致的任何信息泄露、知识产权侵权、法律纠纷或其他损失不承担任何责任。
详细免责声明请参阅 [DISCLAIMER.md](DISCLAIMER.md)。

130
backend/env.example
View File

@ -1,36 +1,148 @@
# =============================================
# XCodeReviewer Backend 配置文件
# 复制此文件为 .env 并填入实际配置
# =============================================
# 复制此文件为 .env 并填入实际配置
# 详细说明请参阅 docs/CONFIGURATION.md
# ------------ 数据库配置 ------------
# =============================================
# 数据库配置
# =============================================
# PostgreSQL 数据库连接配置
# Docker Compose 部署时使用 db 作为服务器地址
POSTGRES_SERVER=localhost
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=postgres
POSTGRES_DB=xcodereviewer
# ------------ 安全配置 ------------
# 完整数据库连接字符串（可选，会覆盖上述配置）
# DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://postgres:postgres@localhost/xcodereviewer
# =============================================
# 安全配置
# =============================================
# JWT 签名密钥 - 生产环境必须修改为随机字符串！
# 建议使用: openssl rand -hex 32
SECRET_KEY=your-super-secret-key-change-this-in-production
# JWT 加密算法
ALGORITHM=HS256
# Token 过期时间（分钟），默认 8 天
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=11520
# ------------ LLM配置 ------------
# 支持的provider: openai, gemini, claude, qwen, deepseek, zhipu, moonshot, baidu, minimax, doubao, ollama
#
# 使用 LiteLLM 统一适配器: openai, gemini, claude, qwen, deepseek, zhipu, moonshot, ollama
# 使用原生适配器 (API格式特殊): baidu, minimax, doubao
# =============================================
# LLM 通用配置
# =============================================
# 支持的 provider:
# - LiteLLM 适配器: openai, gemini, claude, qwen, deepseek, zhipu, moonshot, ollama
# - 原生适配器: baidu, minimax, doubao
LLM_PROVIDER=openai
# API 密钥
LLM_API_KEY=sk-your-api-key
# 模型名称（留空使用 provider 默认模型）
# OpenAI: gpt-4o-mini, gpt-4o, gpt-3.5-turbo
# Gemini: gemini-2.0-flash, gemini-1.5-pro
# Claude: claude-3-5-sonnet-20241022, claude-3-haiku-20240307
# Qwen: qwen-turbo, qwen-plus, qwen-max
# DeepSeek: deepseek-chat, deepseek-coder
# Zhipu: glm-4-flash, glm-4
# Moonshot: moonshot-v1-8k, moonshot-v1-32k
# Ollama: llama3, codellama, qwen2.5, deepseek-coder
LLM_MODEL=
# 自定义 API 端点（API 中转站）
# 示例: https://your-proxy.com/v1
LLM_BASE_URL=
# 请求超时时间（秒）
LLM_TIMEOUT=150
# 生成温度（0-1，越低越确定性）
LLM_TEMPERATURE=0.1
# 最大生成 Token 数
LLM_MAX_TOKENS=4096
# ------------ 仓库扫描配置 ------------
# =============================================
# 各平台独立配置（可选）
# =============================================
# 如果需要同时配置多个平台，可以单独设置
# 运行时可通过 /admin 页面切换
# OpenAI
# OPENAI_API_KEY=sk-xxx
# OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
# Google Gemini
# GEMINI_API_KEY=xxx
# Anthropic Claude
# CLAUDE_API_KEY=sk-ant-xxx
# 阿里云通义千问
# QWEN_API_KEY=sk-xxx
# DeepSeek
# DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx
# 智谱 AI
# ZHIPU_API_KEY=xxx
# 月之暗面 Kimi
# MOONSHOT_API_KEY=sk-xxx
# 百度文心一言（格式: api_key:secret_key）
# BAIDU_API_KEY=your_api_key:your_secret_key
# MiniMax
# MINIMAX_API_KEY=xxx
# 字节豆包
# DOUBAO_API_KEY=xxx
# Ollama 本地模型
# OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
# =============================================
# Git 仓库配置
# =============================================
# GitHub Personal Access Token
# 获取地址: https://github.com/settings/tokens
# 权限要求: repo (私有仓库) 或 public_repo (公开仓库)
GITHUB_TOKEN=
# GitLab Personal Access Token
# 获取地址: https://gitlab.com/-/profile/personal_access_tokens
# 权限要求: read_repository
GITLAB_TOKEN=
# =============================================
# 扫描配置
# =============================================
# 单次扫描最大文件数
MAX_ANALYZE_FILES=50
# 单文件最大大小（字节），默认 200KB
MAX_FILE_SIZE_BYTES=204800
# LLM 并发请求数（注意 API 限流）
LLM_CONCURRENCY=3
# LLM 请求间隔（毫秒），避免触发限流
LLM_GAP_MS=2000
# =============================================
# 存储配置
# =============================================
# ZIP 文件存储目录
ZIP_STORAGE_PATH=./uploads/zip_files
# =============================================
# 输出配置
# =============================================
# 分析结果输出语言
# zh-CN: 中文
# en-US: 英文
OUTPUT_LANGUAGE=zh-CN

0
docs/ARCHITECTURE.md Normal file
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308
docs/CONFIGURATION.md
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@ -1,74 +1,261 @@
# 配置说明
## 后端核心配置
本文档详细介绍 XCodeReviewer 的所有配置选项，包括后端环境变量、前端配置和运行时配置。
编辑 `backend/.env` 文件：
## 目录
- [配置方式概览](#配置方式概览)
- [后端配置](#后端配置)
- [前端配置](#前端配置)
- [运行时配置](#运行时配置)
- [API 中转站配置](#api-中转站配置)
---
## 配置方式概览
XCodeReviewer 采用前后端分离架构，数据存储在后端 PostgreSQL 数据库中。
配置优先级（从高到低）：
| 配置方式 | 适用场景 | 优先级 |
|---------|---------|--------|
| 运行时配置（浏览器 /admin） | 快速切换 LLM、调试 | 最高 |
| 后端环境变量 | 生产部署、团队共享 | 中 |
| 默认值 | 开箱即用 | 最低 |
---
## 后端配置
后端配置文件位于 `backend/.env`，首次使用请复制示例文件：
```bash
cp backend/env.example backend/.env
```
### 完整配置参考
```env
# =============================================
# XCodeReviewer Backend 配置文件
# =============================================
# ========== 数据库配置 ==========
POSTGRES_SERVER=localhost
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=postgres
POSTGRES_DB=xcodereviewer
POSTGRES_SERVER=localhost # 数据库服务器地址
POSTGRES_USER=postgres # 数据库用户名
POSTGRES_PASSWORD=postgres # 数据库密码
POSTGRES_DB=xcodereviewer # 数据库名称
# DATABASE_URL= # 完整数据库连接字符串（可选，会覆盖上述配置）
# ========== 安全配置 ==========
SECRET_KEY=your-super-secret-key-change-this-in-production
ALGORITHM=HS256
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=11520
SECRET_KEY=your-super-secret-key # JWT 签名密钥（生产环境必须修改！）
ALGORITHM=HS256 # JWT 加密算法
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=11520 # Token 过期时间（分钟），默认 8 天
# ========== LLM配置 ==========
# 支持的provider: openai, gemini, claude, qwen, deepseek, zhipu, moonshot, baidu, minimax, doubao, ollama
# ========== LLM 通用配置 ==========
LLM_PROVIDER=openai # LLM 提供商（见下方支持列表）
LLM_API_KEY=sk-your-api-key # API 密钥
LLM_MODEL= # 模型名称（留空使用默认模型）
LLM_BASE_URL= # 自定义 API 端点（API 中转站）
LLM_TIMEOUT=150 # 请求超时时间（秒）
LLM_TEMPERATURE=0.1 # 生成温度（0-1，越低越确定）
LLM_MAX_TOKENS=4096 # 最大生成 Token 数
# ========== 各平台独立配置（可选） ==========
# 如果需要同时配置多个平台，可以单独设置
# OPENAI_API_KEY=sk-xxx
# OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
# GEMINI_API_KEY=xxx
# CLAUDE_API_KEY=xxx
# QWEN_API_KEY=xxx
# DEEPSEEK_API_KEY=xxx
# ZHIPU_API_KEY=xxx
# MOONSHOT_API_KEY=xxx
# BAIDU_API_KEY=api_key:secret_key # 百度格式特殊
# MINIMAX_API_KEY=xxx
# DOUBAO_API_KEY=xxx
# OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
# ========== Git 仓库配置 ==========
GITHUB_TOKEN= # GitHub Personal Access Token
GITLAB_TOKEN= # GitLab Personal Access Token
# ========== 扫描配置 ==========
MAX_ANALYZE_FILES=50 # 单次扫描最大文件数
MAX_FILE_SIZE_BYTES=204800 # 单文件最大大小（字节），默认 200KB
LLM_CONCURRENCY=3 # LLM 并发请求数
LLM_GAP_MS=2000 # 请求间隔（毫秒），避免限流
# ========== 存储配置 ==========
ZIP_STORAGE_PATH=./uploads/zip_files # ZIP 文件存储目录
# ========== 输出配置 ==========
OUTPUT_LANGUAGE=zh-CN # 输出语言：zh-CN（中文）| en-US（英文）
```
### 支持的 LLM 提供商
| Provider | 说明 | 适配器类型 |
|----------|------|-----------|
| `openai` | OpenAI GPT 系列 | LiteLLM |
| `gemini` | Google Gemini | LiteLLM |
| `claude` | Anthropic Claude | LiteLLM |
| `qwen` | 阿里云通义千问 | LiteLLM |
| `deepseek` | DeepSeek | LiteLLM |
| `zhipu` | 智谱 AI (GLM) | LiteLLM |
| `moonshot` | 月之暗面 Kimi | LiteLLM |
| `ollama` | Ollama 本地模型 | LiteLLM |
| `baidu` | 百度文心一言 | 原生适配器 |
| `minimax` | MiniMax | 原生适配器 |
| `doubao` | 字节豆包 | 原生适配器 |
### 配置示例
#### OpenAI
```env
LLM_PROVIDER=openai
LLM_API_KEY=sk-your-api-key
LLM_MODEL=gpt-4o-mini
LLM_BASE_URL= # API中转站地址（可选）
LLM_TIMEOUT=150
LLM_TEMPERATURE=0.1
LLM_MAX_TOKENS=4096
# ========== 仓库扫描配置 ==========
GITHUB_TOKEN=your_github_token
GITLAB_TOKEN=your_gitlab_token
MAX_ANALYZE_FILES=50
LLM_CONCURRENCY=3
LLM_GAP_MS=2000
```
## 运行时配置（浏览器）
访问 `/admin` 系统管理页面，可在浏览器中直接配置：
- **LLM 配置**：API Keys、模型、超时等参数
- **平台密钥**：管理 10+ LLM 平台的 API Keys
- **分析参数**：并发数、间隔时间、最大文件数等
- **API 中转站**：配置第三方 API 代理服务
## 数据库模式
### 本地模式（推荐）
数据存储在浏览器 IndexedDB，开箱即用，隐私安全：
#### 通义千问
```env
VITE_USE_LOCAL_DB=true
LLM_PROVIDER=qwen
LLM_API_KEY=sk-your-dashscope-key
LLM_MODEL=qwen-turbo
```
### 云端模式
数据存储在 Supabase，支持多设备同步：
#### Ollama 本地模型
```env
VITE_SUPABASE_URL=https://your-project.supabase.co
VITE_SUPABASE_ANON_KEY=your_key
LLM_PROVIDER=ollama
LLM_MODEL=llama3
LLM_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
```
### 后端数据库模式
#### 百度文心一言
使用 PostgreSQL 存储，适合团队协作。
```env
LLM_PROVIDER=baidu
LLM_API_KEY=your_api_key:your_secret_key
LLM_MODEL=ernie-bot-4
```
---
## 前端配置
前端配置文件位于 `frontend/.env`，首次使用请复制示例文件：
```bash
cp frontend/.env.example frontend/.env
```
### 完整配置参考
```env
# ========== 后端 API 配置 ==========
VITE_API_BASE_URL=/api # 后端 API 地址
# ========== 应用配置 ==========
VITE_APP_ID=xcodereviewer
# ========== 代码分析配置 ==========
VITE_MAX_ANALYZE_FILES=40 # 最大分析文件数
VITE_LLM_CONCURRENCY=2 # LLM 并发数
VITE_LLM_GAP_MS=500 # 请求间隔（毫秒）
VITE_OUTPUT_LANGUAGE=zh-CN # 输出语言
```
### 配置说明
| 配置项 | 说明 | 默认值 |
|--------|------|--------|
| `VITE_API_BASE_URL` | 后端 API 地址，Docker 部署时使用 `/api` | `/api` |
| `VITE_MAX_ANALYZE_FILES` | 单次扫描最大文件数 | `40` |
| `VITE_LLM_CONCURRENCY` | 前端 LLM 并发请求数 | `2` |
| `VITE_LLM_GAP_MS` | 前端请求间隔 | `500` |
| `VITE_OUTPUT_LANGUAGE` | 分析结果输出语言 | `zh-CN` |
---
## 运行时配置
XCodeReviewer 支持在浏览器中进行运行时配置，无需重启服务。
### 访问方式
1. 登录系统后，访问 `/admin` 系统管理页面
2. 或点击侧边栏的"系统管理"菜单
### 可配置项
#### LLM 配置
- LLM 提供商选择
- API Key 配置
- 模型选择
- 自定义 API 端点（中转站）
- 超时时间
- 温度参数
- 最大 Token 数
#### 分析参数
- 最大分析文件数
- 并发请求数
- 请求间隔时间
- 输出语言
#### Git 集成
- GitHub Token
- GitLab Token
### 配置优先级
运行时配置 > 后端环境变量 > 默认值
---
## 数据存储
XCodeReviewer 采用前后端分离架构，所有数据存储在后端 PostgreSQL 数据库中。
### 架构说明
```
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ 前端 │────▶│ 后端 API │────▶│ PostgreSQL │
│ (React) │ │ (FastAPI) │ │ 数据库 │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
```
### 特点
- ✅ 数据持久化存储
- ✅ 支持多用户
- ✅ 支持用户认证
- ✅ 数据导入/导出功能
- ✅ 团队协作
### 数据管理
在 `/admin` 页面的"数据库管理"标签页中，可以：
- **导出数据**: 将所有数据导出为 JSON 文件备份
- **导入数据**: 从 JSON 文件恢复数据
- **清空数据**: 删除所有数据（谨慎操作）
- **健康检查**: 检查数据库连接状态
---
## API 中转站配置
许多用户使用 API 中转服务来访问 LLM（更稳定、更便宜）。
许多用户使用 API 中转服务来访问 LLM（更稳定、更便宜、解决网络问题）。
### 后端配置（推荐）
@ -79,8 +266,33 @@ LLM_BASE_URL=https://your-proxy.com/v1
LLM_MODEL=gpt-4o-mini
```
### 前端运行时配置
### 运行时配置
1. 访问系统管理页面（`/admin`）
2. 在"系统配置"标签页中配置 API 基础 URL 和 Key
3. 保存并刷新页面
2. 在"系统配置"标签页中：
- 选择 LLM 提供商
- 填入中转站提供的 API Key
- 设置自定义 API 基础 URL
3. 保存配置
### 常见中转站
| 中转站 | 说明 |
|--------|------|
| [OpenRouter](https://openrouter.ai/) | 支持多种模型 |
| [API2D](https://api2d.com/) | 国内访问友好 |
| [CloseAI](https://www.closeai-asia.com/) | 价格实惠 |
### 注意事项
1. 确保中转站支持你选择的模型
2. 中转站的 API 格式需要与 OpenAI 兼容
3. 部分中转站可能有请求限制
---
## 更多资源
- [部署指南](DEPLOYMENT.md) - 详细的部署说明
- [LLM 平台支持](LLM_PROVIDERS.md) - 各 LLM 平台的配置方法
- [常见问题](FAQ.md) - 配置相关问题解答

383
docs/DEPLOYMENT.md
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@ -1,8 +1,20 @@
# 部署指南
## Docker Compose 部署（推荐）
本文档详细介绍 XCodeReviewer 的各种部署方式，包括 Docker Compose 一键部署、生产环境部署和本地开发环境搭建。
完整的前后端分离部署方案，包含前端、后端和 PostgreSQL 数据库，一键启动所有服务。
## 目录
- [快速开始](#快速开始)
- [Docker Compose 部署（推荐）](#docker-compose-部署推荐)
- [生产环境部署](#生产环境部署)
- [本地开发部署](#本地开发部署)
- [常见部署问题](#常见部署问题)
---
## 快速开始
最快的方式是使用 Docker Compose 一键部署：
```bash
# 1. 克隆项目
@ -11,50 +23,252 @@ cd XCodeReviewer
# 2. 配置后端环境变量
cp backend/env.example backend/.env
# 编辑 backend/.env 文件，配置 LLM API Key 等参数
# 编辑 backend/.env，配置 LLM API Key
# 3. 使用 Docker Compose 启动所有服务
# 3. 启动所有服务
docker-compose up -d
# 4. 访问应用
# 前端: http://localhost:5173
# 后端 API: http://localhost:8000
# API 文档: http://localhost:8000/docs
# 后端 API: http://localhost:8000/docs
```
---
## Docker Compose 部署（推荐）
完整的前后端分离部署方案，包含前端、后端和 PostgreSQL 数据库。
### 系统要求
- Docker 20.10+
- Docker Compose 2.0+
- 至少 2GB 可用内存
- 至少 5GB 可用磁盘空间
### 部署步骤
```bash
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer.git
cd XCodeReviewer
# 2. 配置后端环境变量
cp backend/env.example backend/.env
```
编辑 `backend/.env` 文件，配置必要参数：
```env
# 数据库配置（Docker Compose 会自动处理）
POSTGRES_SERVER=db
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=postgres
POSTGRES_DB=xcodereviewer
# 安全配置（生产环境请修改）
SECRET_KEY=your-super-secret-key-change-this-in-production
# LLM 配置（必填）
LLM_PROVIDER=openai
LLM_API_KEY=sk-your-api-key
LLM_MODEL=gpt-4o-mini
# 可选：API 中转站
# LLM_BASE_URL=https://your-proxy.com/v1
```
```bash
# 3. 启动所有服务
docker-compose up -d
# 4. 查看服务状态
docker-compose ps
# 5. 查看日志
docker-compose logs -f
```
### 服务说明
| 服务 | 端口 | 说明 |
|------|------|------|
| `frontend` | 5173 | React 前端应用（开发模式） |
| `frontend` | 5173 | React 前端应用（开发模式，支持热重载） |
| `backend` | 8000 | FastAPI 后端 API |
| `db` | 5432 | PostgreSQL 数据库 |
| `db` | 5432 | PostgreSQL 15 数据库 |
### 生产环境部署
### 访问地址
如需生产环境部署，可使用根目录的 `Dockerfile` 构建前端静态文件并通过 Nginx 提供服务：
- 前端应用: http://localhost:5173
- 后端 API: http://localhost:8000
- API 文档 (Swagger): http://localhost:8000/docs
- API 文档 (ReDoc): http://localhost:8000/redoc
### 常用命令
```bash
# 构建前端生产镜像
# 停止所有服务
docker-compose down
# 停止并删除数据卷（清除数据库）
docker-compose down -v
# 重新构建镜像
docker-compose build --no-cache
# 查看特定服务日志
docker-compose logs -f backend
# 进入容器调试
docker-compose exec backend bash
docker-compose exec db psql -U postgres -d xcodereviewer
```
---
## 生产环境部署
生产环境建议使用 Nginx 提供前端静态文件服务，并配置 HTTPS。
### 方式一：使用预构建 Docker 镜像
```bash
# 拉取最新镜像
docker pull ghcr.io/lintsinghua/xcodereviewer-frontend:latest
docker pull ghcr.io/lintsinghua/xcodereviewer-backend:latest
# 启动后端和数据库
docker-compose up -d db backend
# 启动前端（Nginx 生产镜像）
docker run -d \
--name xcodereviewer-frontend \
-p 80:80 \
--network xcodereviewer-network \
ghcr.io/lintsinghua/xcodereviewer-frontend:latest
```
### 方式二：本地构建生产镜像
```bash
# 构建前端生产镜像（使用 Nginx）
docker build -t xcodereviewer-frontend .
# 运行前端容器（端口 8888）
docker run -d -p 8888:80 --name xcodereviewer-frontend xcodereviewer-frontend
# 运行前端容器
docker run -d \
-p 80:80 \
--name xcodereviewer-frontend \
xcodereviewer-frontend
# 后端和数据库仍使用 docker-compose
docker-compose up -d db backend
```
### 方式三：手动部署
#### 前端部署
```bash
cd frontend
# 安装依赖
pnpm install
# 构建生产版本
pnpm build
# 将 dist 目录部署到 Nginx/Apache 等 Web 服务器
```
Nginx 配置示例：
```nginx
server {
listen 80;
server_name your-domain.com;
root /var/www/xcodereviewer/dist;
index index.html;
# 前端路由支持
location / {
try_files $uri $uri/ /index.html;
}
# API 代理
location /api {
proxy_pass http://localhost:8000;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
}
}
```
#### 后端部署
```bash
cd backend
# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 配置环境变量
cp env.example .env
# 编辑 .env 文件
# 初始化数据库
alembic upgrade head
# 使用 Gunicorn 启动（生产环境）
gunicorn app.main:app -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker -b 0.0.0.0:8000
```
### 生产环境安全建议
1. **修改默认密钥**：务必修改 `SECRET_KEY` 为随机字符串
2. **配置 HTTPS**：使用 Let's Encrypt 或其他 SSL 证书
3. **限制 CORS**：在生产环境配置具体的前端域名
4. **数据库安全**：修改默认数据库密码，限制访问 IP
5. **API 限流**：配置 Nginx 或应用层限流
6. **日志监控**：配置日志收集和监控告警
---
## 本地开发部署
适合需要开发或自定义修改的场景。
### 环境要求
- Node.js 18+
- Python 3.13+
- PostgreSQL 15+
- pnpm 8+ (推荐) 或 npm/yarn
| 依赖 | 版本要求 | 说明 |
|------|---------|------|
| Node.js | 18+ | 前端运行环境 |
| Python | 3.13+ | 后端运行环境 |
| PostgreSQL | 15+ | 数据库 |
| pnpm | 8+ | 推荐的包管理器 |
| uv | 最新版 | 推荐的 Python 包管理器 |
### 数据库准备
```bash
# 方式一：使用 Docker 启动 PostgreSQL
docker run -d \
--name xcodereviewer-db \
-e POSTGRES_USER=postgres \
-e POSTGRES_PASSWORD=postgres \
-e POSTGRES_DB=xcodereviewer \
-p 5432:5432 \
postgres:15-alpine
# 方式二：使用本地 PostgreSQL
# 创建数据库
createdb xcodereviewer
```
### 后端启动
@ -69,6 +283,8 @@ source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# 3. 安装依赖
uv pip install -e .
# 或使用 pip
pip install -r requirements.txt
# 4. 配置环境变量
cp env.example .env
@ -77,7 +293,7 @@ cp env.example .env
# 5. 初始化数据库
alembic upgrade head
# 6. 启动后端服务
# 6. 启动后端服务（开发模式，支持热重载）
uvicorn app.main:app --reload --port 8000
```
@ -88,7 +304,8 @@ uvicorn app.main:app --reload --port 8000
cd frontend
# 2. 安装依赖
pnpm install # 或 npm install / yarn install
pnpm install
# 或 npm install / yarn install
# 3. 配置环境变量（可选，也可使用运行时配置）
cp .env.example .env
@ -99,3 +316,131 @@ pnpm dev
# 5. 访问应用
# 浏览器打开 http://localhost:5173
```
### 开发工具
```bash
# 前端代码检查
cd frontend
pnpm lint
pnpm type-check
# 前端代码格式化
pnpm format
# 后端类型检查
cd backend
mypy app
# 后端代码格式化
ruff format app
```
---
## 数据存储
XCodeReviewer 采用前后端分离架构，所有数据存储在后端 PostgreSQL 数据库中。
### 数据管理
在 `/admin` 页面的"数据库管理"标签页中，可以：
- **导出数据**: 将所有数据导出为 JSON 文件备份
- **导入数据**: 从 JSON 文件恢复数据
- **清空数据**: 删除所有数据（谨慎操作）
- **健康检查**: 检查数据库连接状态和数据完整性
### 数据库备份
```bash
# 导出 PostgreSQL 数据
docker-compose exec db pg_dump -U postgres xcodereviewer > backup.sql
# 恢复数据
docker-compose exec -T db psql -U postgres xcodereviewer < backup.sql
```
---
## 常见部署问题
### Docker 相关
**Q: 容器启动失败，提示端口被占用**
```bash
# 检查端口占用
lsof -i :5173
lsof -i :8000
lsof -i :5432
# 停止占用端口的进程，或修改 docker-compose.yml 中的端口映射
```
**Q: 数据库连接失败**
```bash
# 检查数据库容器状态
docker-compose ps db
# 查看数据库日志
docker-compose logs db
# 确保数据库健康检查通过后再启动后端
docker-compose up -d db
docker-compose exec db pg_isready -U postgres
docker-compose up -d backend
```
### 后端相关
**Q: PDF 导出功能报错（WeasyPrint 依赖问题）**
WeasyPrint 需要系统级依赖，Docker 镜像已包含。本地开发时：
```bash
# macOS
brew install pango cairo gdk-pixbuf libffi
# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install libpango-1.0-0 libpangoft2-1.0-0 libcairo2 libgdk-pixbuf2.0-0
# Windows - 参见 FAQ.md 中的详细说明
```
**Q: LLM API 请求超时**
```env
# 增加超时时间
LLM_TIMEOUT=300
# 降低并发数
LLM_CONCURRENCY=1
# 增加请求间隔
LLM_GAP_MS=3000
```
### 前端相关
**Q: 前端无法连接后端 API**
检查 `frontend/.env` 中的 API 地址配置：
```env
# 本地开发
VITE_API_BASE_URL=http://localhost:8000/api/v1
# Docker Compose 部署
VITE_API_BASE_URL=/api
```
---
## 更多资源
- [配置说明](CONFIGURATION.md) - 详细的配置参数说明
- [LLM 平台支持](LLM_PROVIDERS.md) - 各 LLM 平台的配置方法
- [常见问题](FAQ.md) - 更多问题解答
- [贡献指南](../CONTRIBUTING.md) - 参与项目开发

389
docs/FAQ.md
View File

@ -1,36 +1,99 @@
# 常见问题
# 常见问题 (FAQ)
## 如何快速切换 LLM 平台？
本文档收集了 XCodeReviewer 使用过程中的常见问题和解决方案。
### 方式一：浏览器配置（推荐）
## 目录
- [快速入门](#快速入门)
- [LLM 配置](#llm-配置)
- [网络问题](#网络问题)
- [功能使用](#功能使用)
- [部署问题](#部署问题)
- [性能优化](#性能优化)
---
## 快速入门
### Q: 如何快速开始使用？
最快的方式是使用 Docker Compose：
```bash
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer.git
cd XCodeReviewer
# 2. 配置 LLM API Key
cp backend/env.example backend/.env
# 编辑 backend/.env，填入你的 API Key
# 3. 启动服务
docker-compose up -d
# 4. 访问 http://localhost:5173
```
### Q: 不想用 Docker，如何本地运行？
参见 [部署指南 - 本地开发部署](DEPLOYMENT.md#本地开发部署)。
### Q: 支持哪些编程语言？
XCodeReviewer 支持所有主流编程语言的代码分析，包括但不限于：
- **Web**: JavaScript, TypeScript, HTML, CSS
- **后端**: Python, Java, Go, Rust, C/C++, C#
- **移动端**: Swift, Kotlin, Dart
- **脚本**: Shell, PowerShell, Ruby, PHP
- **其他**: SQL, YAML, JSON, Markdown
---
## LLM 配置
### Q: 如何快速切换 LLM 平台？
**方式一：浏览器运行时配置（推荐）**
1. 访问 `http://localhost:5173/admin` 系统管理页面
2. 在"系统配置"标签页选择不同的 LLM 提供商
3. 填入对应的 API Key
4. 保存并刷新页面
4. 保存即可，无需重启
### 方式二：后端环境变量配置
**方式二：修改后端环境变量**
修改 `backend/.env` 中的配置：
编辑 `backend/.env`：
```env
# 切换到 OpenAI
LLM_PROVIDER=openai
LLM_API_KEY=your_key
LLM_API_KEY=sk-your-key
# 切换到通义千问
LLM_PROVIDER=qwen
LLM_API_KEY=your_key
LLM_API_KEY=sk-your-dashscope-key
# 切换到 DeepSeek
LLM_PROVIDER=deepseek
LLM_API_KEY=sk-your-key
```
## 遇到请求超时怎么办？
修改后需要重启后端服务。
1. 增加超时时间：`LLM_TIMEOUT=300`
2. 使用代理：配置 `LLM_BASE_URL`
3. 切换到国内平台：通义千问、DeepSeek、智谱AI 等
4. 降低并发：`LLM_CONCURRENCY=1`
### Q: 百度文心一言的 API Key 格式是什么？
## 如何使用 Ollama 本地大模型？
百度需要同时提供 API Key 和 Secret Key，用冒号分隔：
```env
LLM_PROVIDER=baidu
LLM_API_KEY=your_api_key:your_secret_key
LLM_MODEL=ernie-bot-4
```
获取地址：https://console.bce.baidu.com/qianfan/
### Q: 如何使用 Ollama 本地大模型？
```bash
# 1. 安装 Ollama
@ -40,52 +103,318 @@ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # macOS/Linux
# 2. 拉取模型
ollama pull llama3 # 或 codellama、qwen2.5、deepseek-coder
# 3. 配置后端
# 3. 确保 Ollama 服务运行
ollama serve
# 4. 配置后端
# 在 backend/.env 中设置：
LLM_PROVIDER=ollama
LLM_MODEL=llama3
LLM_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
```
推荐模型：`llama3`（综合）、`codellama`（代码专用）、`qwen2.5`（中文）
**推荐模型**：
- `llama3` - 综合能力强
- `codellama` - 代码专用
- `qwen2.5` - 中文支持好
- `deepseek-coder` - 代码分析强
## 百度文心一言的 API Key 格式？
### Q: 哪个 LLM 平台性价比最高？
百度需要同时提供 API Key 和 Secret Key，用冒号分隔：
| 场景 | 推荐 | 原因 |
|------|------|------|
| 免费使用 | Gemini / 智谱 GLM-4-Flash | 有免费配额 |
| 低成本 | DeepSeek | 价格仅为 GPT-4 的 1/10 |
| 最佳性能 | GPT-4o / Claude Sonnet | 代码理解能力最强 |
| 敏感代码 | Ollama 本地模型 | 完全本地化 |
---
## 网络问题
### Q: 遇到请求超时怎么办？
**方案一：增加超时时间**
```env
LLM_PROVIDER=baidu
LLM_API_KEY=your_api_key:your_secret_key
LLM_TIMEOUT=300 # 增加到 300 秒
```
获取地址：https://console.bce.baidu.com/qianfan/
**方案二：使用 API 中转站**
## Windows 导出 PDF 报错怎么办？
```env
LLM_PROVIDER=openai
LLM_API_KEY=中转站提供的Key
LLM_BASE_URL=https://your-proxy.com/v1
```
PDF 导出功能使用 WeasyPrint 库，在 Windows 系统上需要安装 GTK 依赖：
**方案三：切换到国内平台**
### 方法一：使用 MSYS2 安装（推荐）
通义千问、DeepSeek、智谱 AI 等国内平台访问更稳定。
**方案四：降低并发**
```env
LLM_CONCURRENCY=1 # 降低并发数
LLM_GAP_MS=3000 # 增加请求间隔
```
### Q: 如何配置 API 中转站？
```env
LLM_PROVIDER=openai
LLM_API_KEY=中转站提供的Key
LLM_BASE_URL=https://your-proxy.com/v1
LLM_MODEL=gpt-4o-mini
```
常见中转站：
- [OpenRouter](https://openrouter.ai/)
- [API2D](https://api2d.com/)
- [CloseAI](https://www.closeai-asia.com/)
### Q: 提示 "API Key 无效" 怎么办？
1. 检查 API Key 是否正确复制（注意前后空格）
2. 确认 API Key 未过期或被禁用
3. 检查 LLM_PROVIDER 是否与 API Key 匹配
4. 如果使用中转站，确认 LLM_BASE_URL 配置正确
---
## 功能使用
### Q: 如何分析 GitHub/GitLab 仓库？
1. 在"项目管理"页面点击"添加项目"
2. 选择"GitHub 仓库"或"GitLab 仓库"
3. 输入仓库 URL（如 `https://github.com/user/repo`）
4. 如果是私有仓库，需要配置 Token：
- GitHub: 在 `backend/.env` 中设置 `GITHUB_TOKEN`
- GitLab: 在 `backend/.env` 中设置 `GITLAB_TOKEN`
### Q: 如何上传 ZIP 文件分析？
1. 在"项目管理"页面点击"添加项目"
2. 选择"上传 ZIP"
3. 选择本地 ZIP 文件上传
4. 系统会自动解压并分析
### Q: 如何使用即时分析功能？
1. 访问"即时分析"页面
2. 直接粘贴代码片段
3. 选择编程语言
4. 点击"分析"按钮
### Q: 如何导出审计报告？
1. 完成代码分析后，进入"审计报告"页面
2. 点击"导出"按钮
3. 选择导出格式：
- **JSON**: 结构化数据，适合程序处理
- **PDF**: 专业报告，适合交付
### Q: 分析结果不准确怎么办？
1. **切换更强的模型**：如 GPT-4o、Claude Sonnet
2. **调整温度参数**：降低 `LLM_TEMPERATURE` 到 0.1 以下
3. **增加上下文**：确保代码文件完整
4. **人工复核**：AI 分析结果仅供参考，建议结合人工审查
---
## 部署问题
### Q: Docker 容器启动失败？
**端口被占用**：
```bash
# 检查端口占用
lsof -i :5173
lsof -i :8000
lsof -i :5432
# 停止占用进程或修改 docker-compose.yml 中的端口
```
**数据库连接失败**：
```bash
# 确保数据库先启动
docker-compose up -d db
docker-compose exec db pg_isready -U postgres
docker-compose up -d backend
```
### Q: Windows 导出 PDF 报错怎么办？
PDF 导出功能使用 WeasyPrint 库，在 Windows 系统上需要安装 GTK 依赖。
**方法一：使用 MSYS2 安装（推荐）**
```bash
# 1. 下载并安装 MSYS2: https://www.msys2.org/
# 2. 打开 MSYS2 终端，执行：
pacman -S mingw-w64-x86_64-pango mingw-w64-x86_64-gtk3
# 3. 将 MSYS2 的 bin 目录添加到系统 PATH 环境变量：
# 3. 将 MSYS2 的 bin 目录添加到系统 PATH：
# C:\msys64\mingw64\bin
```
### 方法二：使用 GTK3 Runtime 安装包
**方法二：使用 GTK3 Runtime**
1. 下载 GTK3 Runtime: https://github.com/nickvidal/gtk3-runtime/releases
2. 安装后将安装目录添加到系统 PATH
### 方法三：使用 Docker 部署（最简单）
使用 Docker 部署后端可以避免 Windows 上的依赖问题：
**方法三：使用 Docker 部署（最简单）**
```bash
docker-compose up -d backend
```
安装完成后重启后端服务即可正常导出 PDF。
Docker 镜像已包含所有依赖，无需额外配置。
### Q: macOS 上 PDF 导出报错？
```bash
# 安装依赖
brew install pango cairo gdk-pixbuf libffi
# 重启后端服务
```
### Q: 前端无法连接后端 API？
检查 `frontend/.env` 中的 API 地址配置：
```env
# 本地开发
VITE_API_BASE_URL=http://localhost:8000/api/v1
# Docker Compose 部署
VITE_API_BASE_URL=/api
```
### Q: 数据库迁移失败？
```bash
cd backend
source .venv/bin/activate
# 查看当前迁移状态
alembic current
# 重新执行迁移
alembic upgrade head
# 如果有问题，可以回滚
alembic downgrade -1
```
---
## 性能优化
### Q: 分析速度太慢怎么办？
**1. 增加并发数**
```env
LLM_CONCURRENCY=5 # 增加并发（注意 API 限流）
LLM_GAP_MS=500 # 减少请求间隔
```
**2. 限制分析文件数**
```env
MAX_ANALYZE_FILES=30 # 减少单次分析文件数
```
**3. 使用更快的模型**
- `gpt-4o-mini` 比 `gpt-4o` 快
- `qwen-turbo` 比 `qwen-max` 快
- `glm-4-flash` 比 `glm-4` 快
**4. 使用本地模型**
Ollama 本地模型没有网络延迟，适合大量文件分析。
### Q: 如何减少 API 调用费用？
1. **使用便宜的模型**：DeepSeek、通义千问 Turbo
2. **减少分析文件数**：设置 `MAX_ANALYZE_FILES`
3. **过滤不必要的文件**：排除测试文件、配置文件等
4. **使用本地模型**：Ollama 完全免费
### Q: 内存占用过高？
1. **减少并发数**：`LLM_CONCURRENCY=1`
2. **限制文件大小**：`MAX_FILE_SIZE_BYTES=102400`（100KB）
3. **使用更小的本地模型**：如 `deepseek-coder:1.3b`
---
## 数据管理
### Q: 如何备份数据？
在 `/admin` 页面的"数据库管理"标签页中，点击"导出数据"按钮，可以将所有数据导出为 JSON 文件。
也可以直接备份 PostgreSQL 数据库：
```bash
# 导出数据
docker-compose exec db pg_dump -U postgres xcodereviewer > backup.sql
# 恢复数据
docker-compose exec -T db psql -U postgres xcodereviewer < backup.sql
```
### Q: 如何恢复数据？
在 `/admin` 页面的"数据库管理"标签页中，点击"导入数据"按钮，选择之前导出的 JSON 文件即可恢复。
### Q: 如何清空所有数据？
在 `/admin` 页面的"数据库管理"标签页中，点击"清空数据"按钮。
⚠️ **警告**：此操作不可恢复，请先备份重要数据！
---
## 其他问题
### Q: 如何更新到最新版本？
```bash
# 拉取最新代码
git pull origin main
# 重新构建镜像
docker-compose build --no-cache
# 重启服务
docker-compose up -d
```
### Q: 如何参与贡献？
参见 [贡献指南](../CONTRIBUTING.md)。
---
## 还有问题？
如果以上内容没有解决你的问题，欢迎：
- 提交 [GitHub Issue](https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer/issues)
- 发送邮件至 lintsinghua@qq.com
提问时请提供：
1. 操作系统和版本
2. 部署方式（Docker/本地）
3. 错误日志或截图
4. 复现步骤

307
docs/LLM_PROVIDERS.md
View File

@ -1,26 +1,45 @@
# LLM 平台支持
XCodeReviewer 支持 10+ 主流 LLM 平台，可根据需求自由选择。
XCodeReviewer 支持 10+ 主流 LLM 平台，可根据需求自由选择。本文档介绍各平台的配置方法。
## 支持的平台
## 目录
| 平台类型 | 平台名称 | 特点 | 获取地址 |
|---------|---------|------|---------|
| **国际平台** | Google Gemini | 免费配额充足，推荐 | [获取](https://makersuite.google.com/app/apikey) |
| | OpenAI GPT | 稳定可靠，性能最佳 | [获取](https://platform.openai.com/api-keys) |
| | Anthropic Claude | 代码理解能力强 | [获取](https://console.anthropic.com/) |
| | DeepSeek | 性价比高 | [获取](https://platform.deepseek.com/) |
| **国内平台** | 阿里云通义千问 | 国内访问快 | [获取](https://dashscope.console.aliyun.com/) |
| | 智谱AI (GLM) | 中文支持好 | [获取](https://open.bigmodel.cn/) |
| | 月之暗面 Kimi | 长文本处理 | [获取](https://platform.moonshot.cn/) |
| | 百度文心一言 | 企业级服务 | [获取](https://console.bce.baidu.com/qianfan/) |
| | MiniMax | 多模态能力 | [获取](https://www.minimaxi.com/) |
| | 字节豆包 | 高性价比 | [获取](https://console.volcengine.com/ark) |
| **本地部署** | Ollama | 完全本地化，隐私安全 | [安装](https://ollama.com/) |
- [平台概览](#平台概览)
- [国际平台](#国际平台)
- [国内平台](#国内平台)
- [本地部署](#本地部署)
- [API 中转站](#api-中转站)
- [选择建议](#选择建议)
## 配置示例
---
### OpenAI
## 平台概览
| 平台类型 | 平台名称 | Provider | 特点 | 获取 API Key |
|---------|---------|----------|------|-------------|
| **国际平台** | OpenAI GPT | `openai` | 稳定可靠，生态完善 | [获取](https://platform.openai.com/api-keys) |
| | Google Gemini | `gemini` | 免费配额充足 | [获取](https://makersuite.google.com/app/apikey) |
| | Anthropic Claude | `claude` | 代码理解能力强 | [获取](https://console.anthropic.com/) |
| | DeepSeek | `deepseek` | 性价比极高，代码能力强 | [获取](https://platform.deepseek.com/) |
| **国内平台** | 阿里云通义千问 | `qwen` | 国内访问快，中文好 | [获取](https://dashscope.console.aliyun.com/) |
| | 智谱 AI (GLM) | `zhipu` | 中文支持好 | [获取](https://open.bigmodel.cn/) |
| | 月之暗面 Kimi | `moonshot` | 长文本处理强 | [获取](https://platform.moonshot.cn/) |
| | 百度文心一言 | `baidu` | 企业级服务 | [获取](https://console.bce.baidu.com/qianfan/) |
| | MiniMax | `minimax` | 多模态能力 | [获取](https://www.minimaxi.com/) |
| | 字节豆包 | `doubao` | 高性价比 | [获取](https://console.volcengine.com/ark) |
| **本地部署** | Ollama | `ollama` | 完全本地化，隐私安全 | [安装](https://ollama.com/) |
---
## 国际平台
### OpenAI GPT
OpenAI 是最成熟的 LLM 平台，模型性能稳定，代码理解能力强。
**获取 API Key**: https://platform.openai.com/api-keys
**配置示例**:
```env
LLM_PROVIDER=openai
@ -28,33 +47,135 @@ LLM_API_KEY=sk-your-api-key
LLM_MODEL=gpt-4o-mini
```
**常用模型**: `gpt-4o`、`gpt-4o-mini`、`gpt-4-turbo`、`o1`、`o1-mini` 等
> 💡 模型列表会持续更新，请访问 [OpenAI 官网](https://platform.openai.com/docs/models) 查看最新模型。
---
### Google Gemini
Google 的 Gemini 系列模型，免费配额充足，适合个人使用。
**获取 API Key**: https://makersuite.google.com/app/apikey
**配置示例**:
```env
LLM_PROVIDER=gemini
LLM_API_KEY=your-api-key
LLM_MODEL=gemini-pro
LLM_MODEL=gemini-2.0-flash
```
### 通义千问
**常用模型**: `gemini-2.0-flash`、`gemini-1.5-pro`、`gemini-1.5-flash` 等
> 💡 Gemini 有免费配额限制，超出后需付费。请访问 [Google AI Studio](https://ai.google.dev/) 查看最新模型。
---
### Anthropic Claude
Claude 在代码理解和生成方面表现优秀，特别适合代码审计场景。
**获取 API Key**: https://console.anthropic.com/
**配置示例**:
```env
LLM_PROVIDER=qwen
LLM_API_KEY=your-api-key
LLM_MODEL=qwen-turbo
LLM_PROVIDER=claude
LLM_API_KEY=sk-ant-your-api-key
LLM_MODEL=claude-sonnet-4-20250514
```
**常用模型**: `claude-sonnet-4-*`、`claude-opus-4-*`、`claude-3.5-sonnet-*` 等
> 💡 Claude 模型名称包含日期后缀，请访问 [Anthropic 官网](https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models) 查看最新模型。
---
### DeepSeek
DeepSeek 是国产模型中代码能力最强的之一，性价比极高。
**获取 API Key**: https://platform.deepseek.com/
**配置示例**:
```env
LLM_PROVIDER=deepseek
LLM_API_KEY=your-api-key
LLM_API_KEY=sk-your-api-key
LLM_MODEL=deepseek-chat
```
**常用模型**: `deepseek-chat`、`deepseek-coder`、`deepseek-reasoner` 等
> 💡 DeepSeek 价格仅为 GPT-4 的 1/10，代码能力接近 GPT-4，性价比极高。
---
## 国内平台
### 阿里云通义千问
通义千问是阿里云的大模型服务，国内访问速度快，中文理解能力强。
**获取 API Key**: https://dashscope.console.aliyun.com/
**配置示例**:
```env
LLM_PROVIDER=qwen
LLM_API_KEY=sk-your-dashscope-key
LLM_MODEL=qwen-turbo
```
**常用模型**: `qwen-max`、`qwen-plus`、`qwen-turbo`、`qwen-coder-*` 等
---
### 智谱 AI (GLM)
智谱 AI 的 GLM 系列模型，中文支持好，有免费配额。
**获取 API Key**: https://open.bigmodel.cn/
**配置示例**:
```env
LLM_PROVIDER=zhipu
LLM_API_KEY=your-api-key
LLM_MODEL=glm-4-flash
```
**常用模型**: `glm-4`、`glm-4-flash`、`glm-4-air`、`codegeex-4` 等
---
### 月之暗面 Kimi
Kimi 以长文本处理能力著称，适合分析大型代码文件。
**获取 API Key**: https://platform.moonshot.cn/
**配置示例**:
```env
LLM_PROVIDER=moonshot
LLM_API_KEY=sk-your-api-key
LLM_MODEL=moonshot-v1-8k
```
**常用模型**: `moonshot-v1-8k`、`moonshot-v1-32k`、`moonshot-v1-128k`、`kimi-*` 等
---
### 百度文心一言
百度需要同时提供 API Key 和 Secret Key，用冒号分隔：
百度的企业级大模型服务，适合企业用户。
**获取 API Key**: https://console.bce.baidu.com/qianfan/
**⚠️ 特殊配置**: 百度需要同时提供 API Key 和 Secret Key，用冒号分隔：
```env
LLM_PROVIDER=baidu
@ -62,7 +183,72 @@ LLM_API_KEY=your_api_key:your_secret_key
LLM_MODEL=ernie-bot-4
```
### Ollama 本地模型
**常用模型**: `ernie-bot-4`、`ernie-bot-turbo`、`ernie-bot` 等
---
### MiniMax
MiniMax 提供多模态能力，支持文本、语音等多种输入。
**获取 API Key**: https://www.minimaxi.com/
**配置示例**:
```env
LLM_PROVIDER=minimax
LLM_API_KEY=your-api-key
LLM_MODEL=abab6.5-chat
```
---
### 字节豆包
字节跳动的大模型服务，性价比高。
**获取 API Key**: https://console.volcengine.com/ark
**配置示例**:
```env
LLM_PROVIDER=doubao
LLM_API_KEY=your-api-key
LLM_MODEL=doubao-pro-4k
```
---
## 本地部署
### Ollama
Ollama 支持在本地运行开源大模型，完全本地化，隐私安全，适合处理敏感代码。
**安装 Ollama**:
```bash
# macOS / Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# Windows
# 访问 https://ollama.com/download 下载安装包
```
**拉取模型**:
```bash
# 通用模型
ollama pull llama3
ollama pull qwen2.5
# 代码专用模型
ollama pull codellama
ollama pull deepseek-coder
ollama pull qwen2.5-coder
```
**配置示例**:
```env
LLM_PROVIDER=ollama
@ -70,13 +256,33 @@ LLM_MODEL=llama3
LLM_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
```
推荐模型：
- `llama3` - 综合能力强
- `codellama` - 代码专用
- `qwen2.5` - 中文支持好
- `deepseek-coder` - 代码分析
**推荐模型**:
## 使用 API 中转站
| 模型 | 特点 |
|------|------|
| `llama3` / `llama3.1` / `llama3.2` | Meta 开源，综合能力强 |
| `qwen2.5` / `qwen2.5-coder` | 阿里开源，中文支持好 |
| `codellama` | Meta 代码专用模型 |
| `deepseek-coder` / `deepseek-coder-v2` | DeepSeek 代码模型 |
| `mistral` / `mixtral` | Mistral AI 开源模型 |
**硬件要求**:
| 模型参数 | 最低内存 | 推荐内存 |
|---------|---------|---------|
| 7B | 8GB | 16GB |
| 13B | 16GB | 32GB |
| 70B | 64GB | 128GB |
> 💡 访问 [Ollama 模型库](https://ollama.com/library) 查看所有可用模型。
---
## API 中转站
如果直接访问国际平台有困难，可以使用 API 中转站。
**配置方式**:
```env
LLM_PROVIDER=openai
@ -84,3 +290,42 @@ LLM_API_KEY=中转站提供的Key
LLM_BASE_URL=https://your-proxy.com/v1
LLM_MODEL=gpt-4o-mini
```
**常见中转站**:
| 中转站 | 特点 |
|--------|------|
| [OpenRouter](https://openrouter.ai/) | 支持多种模型，统一接口 |
| [API2D](https://api2d.com/) | 国内访问友好 |
| [CloseAI](https://www.closeai-asia.com/) | 价格实惠 |
---
## 选择建议
### 按场景选择
| 场景 | 推荐 | 原因 |
|------|------|------|
| 日常使用 | OpenAI / 通义千问 / DeepSeek | 性价比高，稳定 |
| 深度分析 | Claude / GPT-4o | 代码理解能力最强 |
| 敏感代码 | Ollama 本地模型 | 完全本地化，隐私安全 |
| 预算有限 | DeepSeek / 智谱 GLM-4-Flash | 价格极低或有免费配额 |
| 长文件分析 | Kimi / Gemini | 支持长上下文 |
### 按预算选择
| 预算 | 推荐方案 |
|------|---------|
| 免费 | Gemini (免费配额) / 智谱 GLM-4-Flash / Ollama |
| 低预算 | DeepSeek / 通义千问 Turbo |
| 中等预算 | GPT-4o-mini / Claude Haiku |
| 高预算 | GPT-4o / Claude Sonnet |
---
## 更多资源
- [配置说明](CONFIGURATION.md) - 详细的配置参数说明
- [部署指南](DEPLOYMENT.md) - 部署相关说明
- [常见问题](FAQ.md) - LLM 相关问题解答

75
frontend/.env.example
View File

@ -1,42 +1,63 @@
# ========================================
# XCodeReviewer 前端环境变量配置示例
# ========================================
# =============================================
# XCodeReviewer 前端环境变量配置
# =============================================
# 复制此文件为 .env 并填写你的配置
# 注意：前后端分离架构下，LLM 配置主要在后端 backend/.env 中设置
# 详细说明请参阅 docs/CONFIGURATION.md
#
# 注意：
# - 前后端分离架构，数据存储在后端 PostgreSQL 数据库
# - LLM 配置主要在后端 backend/.env 中设置
# - 前端可通过 /admin 页面进行运行时配置
# ==================== 后端 API 配置 ====================
# 后端 API 地址（Docker Compose 部署时使用）
# =============================================
# 后端 API 配置
# =============================================
# 后端 API 地址
# - 本地开发: http://localhost:8000/api/v1
# - Docker Compose 部署: /api
VITE_API_BASE_URL=/api
# ==================== 数据库配置 ====================
# 方式1：本地数据库（推荐，开箱即用）
VITE_USE_LOCAL_DB=true
# =============================================
# Git 仓库集成配置（可选）
# =============================================
# 用于前端直接访问公开仓库
# 私有仓库建议在后端 backend/.env 中配置
# 方式2：Supabase 云端数据库（支持多设备同步）
# VITE_SUPABASE_URL=https://your-project.supabase.co
# VITE_SUPABASE_ANON_KEY=your-anon-key-here
# ==================== Git 仓库集成配置 (可选) ====================
# 用于前端直接访问公开仓库（私有仓库建议在后端配置）
# GitHub Token
# GitHub Personal Access Token
# 获取地址: https://github.com/settings/tokens
# VITE_GITHUB_TOKEN=ghp_your_github_token_here
# GitLab Token
# GitLab Personal Access Token
# 获取地址: https://gitlab.com/-/profile/personal_access_tokens
# VITE_GITLAB_TOKEN=glpat-your_gitlab_token_here
# ==================== 应用配置 ====================
# =============================================
# 应用配置
# =============================================
# 应用 ID（用于本地存储隔离）
VITE_APP_ID=xcodereviewer
# ==================== 代码分析配置 ====================
# =============================================
# 代码分析配置
# =============================================
# 单次扫描最大文件数
VITE_MAX_ANALYZE_FILES=40
VITE_LLM_CONCURRENCY=2
VITE_LLM_GAP_MS=500
VITE_OUTPUT_LANGUAGE=zh-CN # zh-CN: 中文 | en-US: 英文
# ========================================
# LLM 并发请求数
VITE_LLM_CONCURRENCY=2
# LLM 请求间隔（毫秒）
VITE_LLM_GAP_MS=500
# 分析结果输出语言
# zh-CN: 中文
# en-US: 英文
VITE_OUTPUT_LANGUAGE=zh-CN
# =============================================
# 重要提示
# ========================================
# =============================================
# 1. LLM 配置（API Key、模型等）请在后端 backend/.env 中设置
# 2. 前端可通过 /admin 页面进行运行时配置
# 3. 本地数据库模式下，数据存储在浏览器 IndexedDB 中
# 2. 前端可通过 /admin 页面进行运行时配置，无需重启服务
# 3. 数据存储在后端 PostgreSQL 数据库中
# 4. 可在 /admin 页面的"数据库管理"中导出/导入数据备份