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XCodeReviewer - 基于XAI增强与LLM驱动的代码审查系统

一个由大语言模型（LLM）驱动、并由可解释人工智能（XAI）增强的现代化代码审计平台，旨在为整个代码仓库和单个代码片段提供深度、智能且易于理解的审查反馈。

📖 项目简介 (About The Project)

告别耗时且标准不一的人工代码审计！本项目利用前沿的LLM技术，将专家级的代码审查能力自动化。与传统静态分析工具不同，我们不仅能“发现问题”，更能通过XAI技术清晰地解释“为什么这是个问题”以及“如何优雅地解决它”。

本系统提供两种核心审查模式：

1. 代码仓库全面审计： 对您的整个项目代码库进行深度扫描，生成一份全面的健康报告，帮助您识别技术债务、发现潜在风险并规划重构路径。
2. 即时代码分析 (Code Sandbox)： 为开发者提供一个便捷的“沙箱”环境，可以随时粘贴代码片段或上传文件，立即获得智能审查反馈，是日常编码和学习的强大助手。

✨ 核心功能 (Core Features)

• 🚀 全面的代码仓库审计

  • 与 GitHub / GitLab 等主流代码托管平台无缝集成。
  • 支持对指定分支进行手动触发或定时周期性的全面扫描。
  • 生成多维度可视化报告，包含代码质量评分、问题趋势分析、高风险模块定位等。

• ⚡ 即时代码片段分析 (Code Sandbox)

  • 无需关联代码库，直接在网页编辑器中粘贴代码或上传文件即可分析。
  • 支持多种主流编程语言，是验证代码质量、学习最佳实践的利器。

• 🧠 LLM 驱动的深度分析

  • 多维度审查： 覆盖潜在Bug、安全漏洞、性能瓶颈、代码可维护性、编码规范和最佳实践等多个层面。
  • 上下文理解： 借助LLM的强大理解能力，能发现传统工具难以识别的复杂逻辑问题。

• 💡 XAI 增强的可解释性

  • 清晰的解释： 每条建议都遵循“What-Why-How”模式：
    • What (是什么): 精准定位问题代码，并用简洁的语言描述问题。
    • Why (为什么): 详细解释该问题可能导致的潜在风险和负面影响。
    • How (怎么做): 提供具体的、高质量的代码修复建议和示例。
  • 知识链接： 附带相关文档或最佳实践文章链接，促进开发者深入学习。

• 🖥️ 现代化的 Web 交互界面

  • 提供内置的代码浏览器，可在代码原文中精确定位并高亮问题片段。
  • 直观的仪表盘和报告视图，让代码质量状况一目了然。

🛠️ 技术栈 (Technology Stack)

• 前端: React / Vue.js (with TypeScript)
• 后端: Python (FastAPI) / Node.js (NestJS)
• 数据库: PostgreSQL, Redis
• AI 核心: OpenAI GPT-4 / Google Gemini / Anthropic Claude API, Celery / BullMQ
• 部署: Docker, Kubernetes

🚀 快速开始 (Getting Started)

(此处将是项目的安装和启动指南)

# 克隆项目
git clone [https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer.git](https://github.com/lintsinghua/XCodeReviewer.git)