Nayjest/Gito

Gito – AI駆動型コードレビュー ツール

何であるか – Gito は、任意の LLM（OpenAI、Anthropic、Google、ローカルモデルなど）を使用して、コード変更を自動的にレビューするオープンソースツールです。開発者のマシン上で CLI として実行するか、CI/CD パイプライン（GitHub Actions、GitLab CI）からトリガーして、プルリクエストにコメントを自動投稿できます。

主な機能

• ベンダー非依存の LLM アクセス – ai-microcore 抽象化により、任意のプロバイダーまたは自己ホストモデルに対応。
• 高速かつ並列レビュー – ファイルを同時にモデルに送信し、数秒で Markdown 形式のレポートを返却。
• 広範な言語対応 – 「主要なプログラミング言語およびフレームワークすべて」を対応可能と主張。
• カスタマイズ可能 – マシンごとに .gito/.env、プロジェクトごとに .gito/config.toml を使用して、認証情報、プロンプト、重大度レベル、除外ファイルなどを設定可能。
• 統合機能 – GitHub および GitLab CI ワークフローを内蔵、Jira および Linear のイシュー追跡ツールとのフック、Bitbucket 用のプレースホルダ（計画中）。
• プライバシー最優先 – 状態なしのクライアントサイドツール。コードは設定された LLM エンドポイントにのみ送信され、Gito によって保存されることはありません。

導入方法

1. インストール – pip install gito.bot（または uvx gito.bot や Windows インストーラーを使用）。
2. 設定 – gito setup を実行して、LLM API キー、モデル名などを含む ~/.gito/.env を作成。
3. ローカルで実行 – リポジトリのルートから gito review を実行して、Markdown レポートを取得。
4. CI に追加 – 提供された GitHub Actions ワークフロー（.github/workflows/gito-code-review.yml）を追加。このワークフローはパッケージをインストールし、LLM のシークレットを設定し、gito review を実行して結果を PR コメントとして投稿します。

一般的なワークフロー

• プルリクエストが作成される → GitHub Action がトリガー → Gito が差分を LLM に送信 → LLM が発見内容（セキュリティ、パフォーマンス、スタイルなど）を返却 → Gito がフォーマットされたレポートをコメントとして投稿。

既知の制限

• デフォルトの GITHUB_TOKEN を使用する場合、Gito は PR コメント内からワークフローファイルを変更できません（GitHub がこのような変更をブロック）。個人用アクセストークン（workflow スコープ付き）は動作しますが、セキュリティ上の理由から推奨されません。

詳細情報

• 完全なコマンドラインリファレンス、設定のレシピ、プラットフォーム固有のセットアップガイドは、リポジトリの documentation/ フォルダにあります。

ライセンス – MIT。