3d908ad93e
|
||
|---|---|---|
| .github | ||
| backend | ||
| frontend | ||
| rules | ||
| scripts | ||
| supabase/migrations | ||
| .dockerignore | ||
| .gitignore | ||
| Dockerfile | ||
| LICENSE | ||
| README.md | ||
| docker-compose.yml | ||
| nginx.conf | ||
| sgconfig.yml | ||
README.md
XCodeReviewer - 您的智能代码审计伙伴 🚀
XCodeReviewer 是一个由大型语言模型（LLM）驱动的现代化代码审计平台，采用前后端分离架构，旨在为开发者提供智能、全面且极具深度的代码质量分析和审查服务。
🌟 为什么选择 XCodeReviewer？
在快节奏的软件开发中，保证代码质量至关重要。传统代码审计工具规则死板、效率低下，而人工审计则耗时耗力。XCodeReviewer 借助 LLM 的强大能力，彻底改变了代码审查的方式：
XCodeReviewer系统架构图
- AI 驱动的深度分析：超越传统静态分析，理解代码意图，发现深层逻辑问题。
- 多维度、全方位评估：从安全性、性能、可维护性到代码风格，提供 360 度无死角的质量评估。
- 清晰、可行的修复建议：独创 What-Why-How 模式，不仅告诉您"是什么"问题，还解释"为什么"，并提供"如何修复"的具体代码示例。
- 多平台LLM/本地LLM支持: 已实现 10+ 主流平台API调用功能（Gemini、OpenAI、Claude、通义千问、DeepSeek、智谱AI、Kimi、文心一言、MiniMax、豆包、Ollama本地大模型），支持用户自由配置和切换。
- 前后端分离架构：采用 React + FastAPI 现代化架构，支持独立部署和扩展，后端使用 LiteLLM 统一适配多种 LLM 平台。
- 可视化运行时配置：无需重新构建镜像，直接在浏览器中配置所有 LLM 参数和 API Keys，支持 API 中转站，配置保存在本地浏览器，安全便捷。
- 现代化、高颜值的用户界面：基于 React + TypeScript 构建，提供流畅、直观的操作体验。
🎬 项目演示
主要功能界面
智能仪表盘
实时展示项目统计、质量趋势和系统性能，提供全面的代码审计概览
即时分析
支持代码片段快速分析，提供详细的 What-Why-How 解释和修复建议
项目管理
集成 GitHub/GitLab 仓库，支持多语言项目审计和批量代码分析
🚀 快速开始
🐳 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，一键启动所有服务。
# 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 LLM API Key 等参数
# 3. 使用 Docker Compose 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
服务说明：
| 服务 | 端口 | 说明 |
|---|---|---|
frontend |
5173 | React 前端应用（开发模式） |
backend |
8000 | FastAPI 后端 API |
db |
5432 | PostgreSQL 数据库 |
生产环境部署：
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：
# 构建前端生产镜像
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
# 后端和数据库仍使用 docker-compose
docker-compose up -d db backend
💻 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
后端启动
# 1. 进入后端目录
cd backend
# 2. 创建虚拟环境（推荐使用 uv）
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
# 1. 进入前端目录
cd frontend
# 2. 安装依赖
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
# 4. 启动开发服务器
pnpm dev
# 5. 访问应用
# 浏览器打开 http://localhost:5173
后端核心配置说明
编辑 backend/.env 文件：
# ========== 数据库配置 ==========
POSTGRES_SERVER=localhost
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=postgres
POSTGRES_DB=xcodereviewer
# ========== 安全配置 ==========
SECRET_KEY=your-super-secret-key-change-this-in-production
ALGORITHM=HS256
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=11520
# ========== LLM配置 ==========
# 支持的provider: openai, gemini, claude, qwen, deepseek, zhipu, moonshot, baidu, minimax, doubao, ollama
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
常见问题
如何快速切换 LLM 平台？
方式一：浏览器配置（推荐）
- 访问
http://localhost:5173/admin系统管理页面 - 在"系统配置"标签页选择不同的 LLM 提供商
- 填入对应的 API Key
- 保存并刷新页面
方式二：后端环境变量配置
修改 backend/.env 中的配置：
# 切换到 OpenAI
LLM_PROVIDER=openai
LLM_API_KEY=your_key
# 切换到通义千问
LLM_PROVIDER=qwen
LLM_API_KEY=your_key
遇到请求超时怎么办？
- 增加超时时间：
LLM_TIMEOUT=300 - 使用代理：配置
LLM_BASE_URL - 切换到国内平台：通义千问、DeepSeek、智谱AI 等
- 降低并发：
LLM_CONCURRENCY=1
数据库模式如何选择？
本地模式（推荐）：数据存储在浏览器 IndexedDB，开箱即用，隐私安全
VITE_USE_LOCAL_DB=true
云端模式：数据存储在 Supabase，支持多设备同步
VITE_SUPABASE_URL=https://your-project.supabase.co
VITE_SUPABASE_ANON_KEY=your_key
后端数据库模式：使用 PostgreSQL 存储，适合团队协作
如何使用 Ollama 本地大模型？
# 1. 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # macOS/Linux
# Windows: 访问 https://ollama.com/download
# 2. 拉取模型
ollama pull llama3 # 或 codellama、qwen2.5、deepseek-coder
# 3. 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）
百度文心一言的 API Key 格式？
百度需要同时提供 API Key 和 Secret Key，用冒号分隔：
LLM_PROVIDER=baidu
LLM_API_KEY=your_api_key:your_secret_key
如何使用 API 中转站？
许多用户使用 API 中转服务来访问 LLM（更稳定、更便宜）。配置方法：
后端配置（推荐）：
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
前端运行时配置：
- 访问系统管理页面（
/admin） - 在"系统配置"标签页中配置 API 基础 URL 和 Key
- 保存并刷新页面
🔑 获取 API Key
支持的 LLM 平台
XCodeReviewer 支持 10+ 主流 LLM 平台，可根据需求自由选择：
| 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 |
| OpenAI GPT | 稳定可靠，性能最佳 | 获取 | |
| Anthropic Claude | 代码理解能力强 | 获取 | |
| DeepSeek | 性价比高 | 获取 | |
| 国内平台 | 阿里云通义千问 | 国内访问快 | 获取 |
| 智谱AI (GLM) | 中文支持好 | 获取 | |
| 月之暗面 Kimi | 长文本处理 | 获取 | |
| 百度文心一言 | 企业级服务 | 获取 | |
| MiniMax | 多模态能力 | 获取 | |
| 字节豆包 | 高性价比 | 获取 | |
| 本地部署 | Ollama | 完全本地化，隐私安全 | 安装 |
✨ 核心功能
🚀 项目管理
- 一键集成代码仓库：无缝对接 GitHub、GitLab 等主流平台。
- 多语言"全家桶"支持：覆盖 JavaScript, TypeScript, Python, Java, Go, Rust 等热门语言。
- 灵活的分支审计：支持对指定代码分支进行精确分析。
- ZIP 文件上传：支持直接上传 ZIP 压缩包进行代码审计。
⚡ 即时分析
- 代码片段"随手贴"：直接在 Web 界面粘贴代码，立即获得分析结果。
- 10+ 种语言即时支持：满足您多样化的代码分析需求。
- 毫秒级响应：快速获取代码质量评分和优化建议。
- 历史记录功能：自动保存分析历史，支持查看和导出历史分析报告。
- 报告导出：支持将即时分析结果导出为 JSON 或 PDF 格式。
🧠 智能审计
- AI 深度代码理解：支持多个主流 LLM 平台，后端使用 LiteLLM 统一适配，提供超越关键词匹配的智能分析。
- 五大核心维度检测：
- 🐛 潜在 Bug：精准捕捉逻辑错误、边界条件和空指针等问题。
- 🔒 安全漏洞：识别 SQL 注入、XSS、敏感信息泄露等安全风险。
- ⚡ 性能瓶颈：发现低效算法、内存泄漏和不合理的异步操作。
- 🎨 代码风格：确保代码遵循行业最佳实践和统一规范。
- 🔧 可维护性：评估代码的可读性、复杂度和模块化程度。
💡 可解释性分析 (What-Why-How)
- What (是什么)：清晰地指出代码中存在的问题。
- Why (为什么)：详细解释该问题可能带来的潜在风险和影响。
- How (如何修复)：提供具体的、可直接使用的代码修复示例。
- 精准代码定位：快速跳转到问题所在的行和列。
📊 可视化报告
- 代码质量仪表盘：提供 0-100 分的综合质量评估，让代码健康状况一目了然。
- 多维度问题统计：按类型和严重程度对问题进行分类统计。
- 质量趋势分析：通过图表展示代码质量随时间的变化趋势。
- 报告导出：支持 JSON 和 PDF 格式导出审计报告。
⚙️ 系统管理
访问 /admin 页面，提供完整的系统配置和数据管理功能：
-
🔧 可视化配置管理（运行时配置）：
- 🎯 LLM 配置：在浏览器中直接配置 API Keys、模型、超时等参数
- 🔑 平台密钥：管理 10+ LLM 平台的 API Keys，支持快速切换
- ⚡ 分析参数：调整并发数、间隔时间、最大文件数等
- 🌐 API 中转站支持：轻松配置第三方 API 代理服务
-
💾 数据库管理：
- 🏠 三种模式：本地 IndexedDB / Supabase 云端 / PostgreSQL 后端
- 📤 导出备份：将数据导出为 JSON 文件
- 📥 导入恢复：从备份文件恢复数据
- 🗑️ 清空数据：一键清理所有本地数据
👥 用户管理
- 用户注册与登录：支持用户账户系统
- JWT 认证：安全的 Token 认证机制
- 权限控制：基于角色的访问控制
🛠️ 技术栈
前端技术栈
| 分类 | 技术 | 说明 |
|---|---|---|
| 前端框架 | React 18 TypeScript Vite |
现代化前端开发栈，支持热重载和类型安全 |
| UI 组件 | Tailwind CSS Radix UI Lucide React |
响应式设计，无障碍访问，丰富的图标库 |
| 数据可视化 | Recharts |
专业的图表库，支持多种图表类型 |
| 路由管理 | React Router v6 |
单页应用路由解决方案 |
| 状态管理 | React Hooks Sonner |
轻量级状态管理和通知系统 |
| HTTP 客户端 | Axios Ky |
现代化的 HTTP 请求库 |
| 代码质量 | Biome Ast-grep TypeScript |
代码格式化、静态分析和类型检查 |
| 构建工具 | Vite PostCSS Autoprefixer |
快速的构建工具和 CSS 处理 |
后端技术栈
| 分类 | 技术 | 说明 |
|---|---|---|
| Web 框架 | FastAPI |
高性能异步 Python Web 框架 |
| 数据库 | PostgreSQL SQLAlchemy Alembic |
关系型数据库 + ORM + 数据库迁移 |
| 认证授权 | python-jose passlib bcrypt |
JWT Token 认证和密码加密 |
| LLM 集成 | LiteLLM |
统一的 LLM API 适配层，支持 10+ 平台 |
| HTTP 客户端 | httpx |
异步 HTTP 客户端 |
| 数据验证 | Pydantic |
数据验证和序列化 |
数据存储
| 分类 | 技术 | 说明 |
|---|---|---|
| 前端本地存储 | IndexedDB |
浏览器本地数据库，开箱即用 |
| 云端数据库 | Supabase |
可选的云端数据同步 |
| 后端数据库 | PostgreSQL |
生产环境推荐的关系型数据库 |
📁 项目结构
XCodeReviewer/
├── frontend/ # 前端项目
│ ├── src/
│ │ ├── app/ # 应用配置和路由
│ │ │ ├── App.tsx # 主应用组件
│ │ │ ├── main.tsx # 应用入口点
│ │ │ ├── routes.tsx # 路由配置
│ │ │ └── ProtectedRoute.tsx # 路由守卫
│ │ ├── components/ # React 组件
│ │ │ ├── layout/ # 布局组件 (Sidebar, PageMeta)
│ │ │ ├── ui/ # UI 组件库 (基于 Radix UI)
│ │ │ ├── system/ # 系统配置组件
│ │ │ ├── database/ # 数据库管理组件
│ │ │ ├── audit/ # 审计任务组件
│ │ │ ├── analysis/ # 分析进度组件
│ │ │ ├── reports/ # 报告导出组件
│ │ │ └── debug/ # 调试组件
│ │ ├── pages/ # 页面组件
│ │ │ ├── Dashboard.tsx # 仪表盘
│ │ │ ├── Projects.tsx # 项目管理
│ │ │ ├── InstantAnalysis.tsx # 即时分析
│ │ │ ├── AuditTasks.tsx # 审计任务
│ │ │ ├── AdminDashboard.tsx # 系统管理
│ │ │ ├── Login.tsx # 登录页面
│ │ │ ├── Register.tsx # 注册页面
│ │ │ └── Account.tsx # 账户管理
│ │ ├── features/ # 功能模块
│ │ │ ├── analysis/ # 代码分析服务
│ │ │ ├── projects/ # 项目扫描服务
│ │ │ └── reports/ # 报告生成服务
│ │ ├── shared/ # 共享工具
│ │ │ ├── api/ # API 客户端
│ │ │ ├── config/ # 配置文件
│ │ │ ├── context/ # React Context
│ │ │ ├── hooks/ # 自定义 Hooks
│ │ │ ├── i18n/ # 国际化
│ │ │ ├── types/ # TypeScript 类型
│ │ │ └── utils/ # 工具函数
│ │ └── assets/ # 静态资源
│ └── public/ # 公共资源
│
├── backend/ # 后端项目
│ ├── app/
│ │ ├── api/ # API 路由
│ │ │ └── v1/
│ │ │ └── endpoints/ # API 端点
│ │ │ ├── auth.py # 认证接口
│ │ │ ├── users.py # 用户管理
│ │ │ ├── projects.py # 项目管理
│ │ │ ├── tasks.py # 任务管理
│ │ │ ├── scan.py # 代码扫描
│ │ │ ├── config.py # 配置管理
│ │ │ └── database.py # 数据库操作
│ │ ├── core/ # 核心模块
│ │ │ ├── config.py # 配置管理
│ │ │ ├── security.py # 安全认证
│ │ │ └── encryption.py # 加密工具
│ │ ├── db/ # 数据库
│ │ │ ├── base.py # 数据库基类
│ │ │ └── session.py # 数据库会话
│ │ ├── models/ # 数据模型
│ │ │ ├── user.py # 用户模型
│ │ │ ├── project.py # 项目模型
│ │ │ ├── audit.py # 审计模型
│ │ │ └── analysis.py # 分析模型
│ │ ├── schemas/ # Pydantic 模式
│ │ │ ├── user.py # 用户模式
│ │ │ └── token.py # Token 模式
│ │ ├── services/ # 业务服务
│ │ │ ├── llm/ # LLM 服务
│ │ │ │ ├── factory.py # LLM 工厂
│ │ │ │ ├── service.py # LLM 服务
│ │ │ │ ├── base_adapter.py # 基础适配器
│ │ │ │ └── adapters/ # 平台适配器
│ │ │ │ ├── litellm_adapter.py # LiteLLM 统一适配
│ │ │ │ ├── baidu_adapter.py # 百度适配器
│ │ │ │ ├── minimax_adapter.py # MiniMax 适配器
│ │ │ │ └── doubao_adapter.py # 豆包适配器
│ │ │ ├── scanner.py # 代码扫描服务
│ │ │ └── zip_storage.py # ZIP 文件存储
│ │ └── main.py # 应用入口
│ ├── alembic/ # 数据库迁移
│ └── uploads/ # 上传文件存储
│
├── supabase/ # Supabase 配置
│ └── migrations/ # 数据库迁移文件
├── docker-compose.yml # Docker Compose 配置（开发环境）
├── Dockerfile # 前端生产环境 Docker 镜像
├── nginx.conf # Nginx 配置（生产环境）
└── scripts/ # 构建和设置脚本
🎯 使用指南
系统配置（首次使用必看）
访问 /admin 系统管理页面，在"系统配置"标签页中配置：
1. 配置 LLM 提供商
- 选择您要使用的 LLM 平台（Gemini、OpenAI、Claude 等）
- 填入 API Key（支持通用 Key 或平台专用 Key）
- 可选：配置模型名称、API 基础 URL（用于中转站）
2. 配置 API 中转站（如果使用）
- 在"API 基础 URL"中填入中转站地址（如
https://your-proxy.com/v1） - 填入中转站提供的 API Key
- 保存配置
3. 调整分析参数（可选）
- 最大分析文件数、并发请求数、请求间隔
- 输出语言（中文/英文）
配置完成后点击"保存所有更改"并刷新页面即可使用。
即时代码分析
- 访问
/instant-analysis页面 - 选择编程语言（支持 10+ 种语言）
- 粘贴代码或上传文件
- 点击"开始分析"获得 AI 分析结果
- 查看详细的问题报告和修复建议
项目管理
- 访问
/projects页面 - 点击"新建项目"创建项目
- 配置仓库 URL 和扫描参数
- 启动代码审计任务
- 查看审计结果和问题统计
审计任务
- 在项目详情页创建审计任务
- 选择扫描分支和排除模式
- 配置分析深度和范围
- 监控任务执行状态
- 查看详细的问题报告
审计报告导出
- 在任务详情页点击"导出报告"按钮
- 选择导出格式：
- JSON 格式：结构化数据，适合程序处理和集成
- PDF 格式：专业报告，适合打印和分享（通过浏览器打印功能）
- JSON 报告包含完整的任务信息、问题详情和统计数据
- PDF 报告提供美观的可视化展示，支持中文显示
构建和部署
# 前端开发模式
cd frontend && pnpm dev
# 前端构建生产版本
cd frontend && pnpm build
# 后端开发模式
cd backend && uvicorn app.main:app --reload
# 代码检查
cd frontend && pnpm lint
后端环境变量说明
核心配置
| 变量名 | 必需 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
POSTGRES_SERVER |
✅ | localhost |
PostgreSQL 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 |
SECRET_KEY |
✅ | - | JWT 密钥（生产环境必须修改） |
LLM 配置
| 变量名 | 必需 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
LLM_PROVIDER |
✅ | openai |
LLM 提供商 |
LLM_API_KEY |
✅ | - | API Key |
LLM_MODEL |
❌ | 自动 | 模型名称 |
LLM_BASE_URL |
❌ | - | API 中转站地址 |
LLM_TIMEOUT |
❌ | 150 |
请求超时（秒） |
LLM_TEMPERATURE |
❌ | 0.1 |
温度参数 |
LLM_MAX_TOKENS |
❌ | 4096 |
最大输出 Token |
仓库扫描配置
| 变量名 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
GITHUB_TOKEN |
- | GitHub Personal Access Token |
GITLAB_TOKEN |
- | GitLab Personal Access Token |
MAX_ANALYZE_FILES |
50 |
单次最大分析文件数 |
MAX_FILE_SIZE_BYTES |
204800 |
单文件最大大小（字节） |
LLM_CONCURRENCY |
3 |
LLM 并发请求数 |
LLM_GAP_MS |
2000 |
请求间隔（毫秒） |
🤝 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。请联系我们了解详细信息。
开发流程
- Fork 本项目
- 创建您的功能分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交您的更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 创建一个 Pull Request
🙏 致谢
核心技术支持
- React & Vite: 提供现代化的前端开发体验
- FastAPI: 高性能 Python Web 框架
- TypeScript: 提供类型安全保障
- Tailwind CSS: 提供现代化的 CSS 框架
- Radix UI: 提供无障碍的 UI 组件库
- LiteLLM: 统一的 LLM API 适配层
AI 平台支持
- Google Gemini AI: 提供强大的 AI 分析能力
- OpenAI: GPT系列模型支持
- Anthropic Claude: Claude模型支持
- DeepSeek: 国产AI大模型支持
- 阿里云通义千问: 企业级AI服务
- 智谱AI: GLM系列模型
- Moonshot AI: Kimi模型支持
- Ollama: 本地模型部署方案
数据存储
- PostgreSQL: 强大的关系型数据库
- Supabase: 提供便捷的后端即服务支持
- IndexedDB: 浏览器本地存储方案
功能组件
- Recharts: 提供专业的图表组件
- Lucide Icons: 提供精美的图标库
- Sonner: 提供优雅的通知组件
- fflate: ZIP文件处理
特别感谢
- 感谢所有为本项目提交 Issue 和 Pull Request 的贡献者
- 感谢所有 Star 本项目的开发者
- 感谢开源社区的无私分享精神
- 以及所有本项目所使用的开源软件的作者们！
👥 贡献者
感谢以下优秀的贡献者们，他们让 XCodeReviewer 更强大！
📞 联系我们
- 项目链接: https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer
- 问题反馈: Issues
- 作者邮箱: lintsinghua@qq.com（合作请注明来意）
🎯 未来计划（正在加急中）
目前 XCodeReviewer 定位为快速原型验证阶段，功能需要逐渐完善，根据项目后续发展和大家的建议，未来开发计划如下（尽快实现）：
- ✅ 多平台LLM支持: 已实现 10+ 主流平台API调用功能
- ✅ 本地模型支持: 已加入对 Ollama 本地大模型的调用功能
- ✅ 可视化配置管理: 已实现运行时配置系统
- ✅ 专业报告文件生成: 支持 JSON 和 PDF 格式导出
- ✅ 前后端分离架构: 采用 FastAPI + React 现代化架构
- ✅ 用户认证系统: JWT Token 认证和用户管理
- 🚧 CI/CD 集成与 PR 自动审查: 计划实现 GitHub/GitLab CI 集成
- Multi-Agent Collaboration: 考虑引入多智能体协作架构
- 审计标准自定义: 支持通过 YAML/JSON 定义团队特定的编码规范
⭐ 如果这个项目对您有帮助，请给我们一个 Star！您的支持是我们不断前进的动力！
📄 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。
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。
如有疑问，请通过 GitHub Issues 联系维护者。本免责声明受项目所在地法律管辖。