sunmh207/AI-Codereview-Gitlab

해결하는 문제

이 프로젝트는 GitLab에 통합된 자동화된 코드 리뷰 시스템을 제공하여 개발 팀이 코드 품질과 효율성을 향상시킬 수 있도록 도와줍니다. 마ージ 요청 또는 푸시 시 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 코드 변경 사항을 자동으로 분석함으로써 초기 리뷰의 수작업을 제거합니다.

작동 방식

이 시스템은 GitLab 웹훅을 통해 작동합니다. 사용자가 코드를 제출(예: 마ージ 요청)하면 GitLab이 웹훅을 트리거하고 시스템의 API를 호출합니다. 이후 시스템은 코드 차이(diff)를 구성된 LLM(예: DeepSeek, OpenAI, Anthropic 등)에 전송하여 리뷰를 생성합니다. 결과는 GitLab 마ージ 요청 또는 커밋에 주석으로 다시 게시됩니다.

두 가지 리뷰 전략을 제공합니다:

1. 차이만 분석: 차이에 포함된 변경 사항만 분석합니다.
2. 에이전트형: LLM에 read_file 및 사전에 제한된 쉘과 같은 도구 호출 기능을 부여하여 로컬에 리포지토리를 클론하고 코드베이스를 탐색하여 더 포괄적인 리뷰를 수행합니다.

대상 사용자

GitLab, GitHub, Gitea를 사용하는 개발 팀 중 코드 리뷰 프로세스를 자동화하고, 버전 관리 워크플로우에 직접 AI 기반 피드백을 통합하고자 하는 팀.

주요 기능

• 다중 모델 지원: DeepSeek, ZhipuAI, OpenAI, Anthropic, Tongyi Qianwen, Ollama와 호환됩니다.
• 즉시 알림: DingTalk, Enterprise WeChat, Feishu로 리뷰 결과를 즉시 전송합니다.
• 사용자 정의 리뷰 스타일: Professional, Sarcastic, Gentleman, Humorous 등 다양한 리뷰 페르소나 중 선택 가능.
• 에이전트형 리뷰 모드: AI가 사전에 제한된 쉘을 사용하여 로컬 코드베이스를 자율적으로 탐색하여 깊이 있는 분석을 수행합니다.
• 시각적 대시보드: 모든 코드 리뷰 기록과 개발자 통계를 추적할 수 있는 전용 UI.
• 자동 일일 보고서: 커밋 기록을 기반으로 개발 진행 상황 요약을 생성합니다.