🤖 AI Code Review Platform

Автоматический ревьювер кода на базе AI для Gitea, GitHub и Bitbucket.

---

🚀 Быстрый старт

Запуск одной командой:

Windows:

start.bat

Linux/Mac:

chmod +x start.sh
./start.sh

Это автоматически:

• ✅ Проверит зависимости
• ✅ Установит пакеты
• ✅ Соберет frontend
• ✅ Запустит сервер

Готово! Откройте http://localhost:8000

---

📋 Что делает платформа

1. Получает Pull Request через webhook
2. Анализирует код с помощью AI (Ollama)
3. Находит проблемы:
   • ❌ Критичные ошибки (синтаксис, логика)
   • ⚠️ Важные замечания (code smell, антипаттерны)
   • ℹ️ Рекомендации (стиль, best practices)
4. Публикует комментарии в PR

---

🎯 Особенности

• ✅ 3 платформы: Gitea, GitHub, Bitbucket
• ✅ Webhooks: Автоматический ревью при создании PR
• ✅ Ручной запуск: Кнопка "Проверить сейчас"
• ✅ WebSocket: Обновления в реальном времени
• ✅ Детальные комментарии: Отдельный комментарий на каждую проблему
• ✅ Мастер токены: Один токен для всех репозиториев
• ✅ Единый порт: Frontend и Backend на 8000

---

🛠️ Требования

• Python: 3.10+
• Node.js: 18+
• Ollama: Для запуска AI моделей

Установка Ollama:

Linux:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows/Mac: Скачайте с https://ollama.com/download

Скачайте модель:

ollama pull mistral:7b
# или
ollama pull llama3:8b

---

⚙️ Настройка

1. Клонируйте репозиторий

git clone <repository-url>
cd platform/review

2. Настройте .env

Файл backend/.env будет создан автоматически из .env.example.

Обязательно настройте:

# Ollama
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=mistral:7b

# Мастер токены (опционально)
MASTER_GITEA_TOKEN=your_token_here

# Ключ шифрования (обязательно!)
ENCRYPTION_KEY=your-32-char-key-here

Генерация ключа:

python -c "from cryptography.fernet import Fernet; print(Fernet.generate_key().decode())"

3. Запустите

./start.sh  # Linux/Mac
start.bat   # Windows

---

📖 Использование

1. Добавьте репозиторий

http://localhost:8000 → "Добавить репозиторий"

• Платформа: Gitea/GitHub/Bitbucket
• URL: https://git.example.com/owner/repo
• API Token: (или оставьте пустым для мастер токена)

2. Настройте webhook

Скопируйте webhook URL из списка репозиториев.

В Gitea: Settings → Webhooks → Add Webhook → Gitea

• Payload URL: http://your-server:8000/api/webhooks/gitea/1
• Content Type: application/json
• Secret: (из списка репозиториев)
• Trigger: Pull Request

3. Готово!

Создайте PR и агент автоматически проведет ревью! 🎉

Или нажмите "🔍 Проверить сейчас" для ручного запуска.

---

📊 Что вы увидите

В интерфейсе:

📊 Репозитории: 5
🔍 Ревью: 23
✅ Успешных: 20
❌ Ошибок: 3

В Gitea/GitHub:

Общий комментарий:

🤖 AI Code Review

📊 Статистика
- Всего проблем: 4
- ❌ Критичных: 4

💡 Рекомендации
⚠️ Найдены критичные проблемы! 
Пожалуйста, исправьте их перед мержем.

📝 Детальные комментарии для каждой 
проблемы опубликованы ниже.

Отдельные комментарии:

❌ src/pages/search-character.tsx:58

ERROR: Опечатка в строке: 
'shmapplication/json' должно быть 
'application/json'

---

🐧 Production (Ubuntu/Debian)

Автоматическое развертывание с systemd:

# Первичная установка
sudo ./deploy-ubuntu.sh

# Обновление после изменений
sudo ./redeploy-ubuntu.sh

Это настроит:

• ✅ Systemd service (автозапуск)
• ✅ Логирование в /var/log/ai-review/
• ✅ Nginx reverse proxy (опционально)
• ✅ SSL с Let's Encrypt (опционально)
• ✅ Автоматическое обновление с backup

Подробнее: UBUNTU_DEPLOYMENT.md | REDEPLOY_GUIDE.md

---

🔧 Разработка

Backend:

cd backend
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
uvicorn app.main:app --reload

Frontend:

cd frontend
npm run dev

В режиме разработки:

• Frontend: http://localhost:5173
• Backend: http://localhost:8000

---

📁 Структура

platform/review/
├── backend/           # FastAPI + LangGraph
│   ├── app/
│   │   ├── agents/   # AI агент
│   │   ├── api/      # REST endpoints
│   │   ├── models/   # SQLAlchemy models
│   │   ├── services/ # Git API clients
│   │   └── main.py   # Entry point
│   ├── public/       # Frontend build (auto-generated)
│   └── requirements.txt
├── frontend/          # React + Vite
│   ├── src/
│   └── package.json
├── start.sh           # Единый запуск (Linux/Mac)
├── start.bat          # Единый запуск (Windows)
└── DEPLOYMENT.md      # Подробная документация

---

🌟 Возможности

✅ Реализовано:

• Поддержка Gitea, GitHub, Bitbucket
• Webhooks для автоматического ревью
• Ручной запуск ревью
• Детальные комментарии с ссылками на строки
• WebSocket для real-time обновлений
• Мастер токены для упрощения настройки
• Единый запуск (frontend + backend)
• Экранирование HTML тегов в комментариях
• Контекст PR (title + description) в промпте
• Retry механизм для failed ревью
• Модальные окна вместо alert/confirm

🚧 Планируется:

• Docker контейнер
• Статусы PR (Approve/Request Changes)
• Настраиваемые правила ревью
• Кастомные промпты
• Множественные AI модели
• Метрики и аналитика

---

🤝 Вклад

Pull requests приветствуются!

Для больших изменений сначала откройте issue для обсуждения.

---

📄 Лицензия

MIT

---

📚 Документация

• ORGANIZATION_QUICKSTART.md - 🚀 Быстрый старт с организациями
• DEPLOYMENT.md - Полное руководство по развертыванию
• UBUNTU_DEPLOYMENT.md - Развертывание на Ubuntu/Debian
• REDEPLOY_GUIDE.md - 🔄 Обновление production сервера
• ARCHITECTURE.md - Архитектура проекта
• DEBUG_GUIDE.md - Отладка AI агента
• MODEL_RECOMMENDATION.md - Рекомендации по моделям
• MASTER_TOKEN_FEATURE.md - Мастер токены

---

🆘 Помощь

Проблемы с Ollama?

# Проверьте что Ollama запущен
curl http://localhost:11434/api/version

# Скачайте модель
ollama pull mistral:7b

Frontend не отображается?

cd frontend
npm run build

Backend не запускается?

Проверьте .env файл и установите ENCRYPTION_KEY.

---

🎉 Начните использовать!

# 1. Клонируйте
git clone <url>
cd platform/review

# 2. Настройте .env
nano backend/.env

# 3. Запустите
./start.sh  # или start.bat

# 4. Откройте
http://localhost:8000

Готово! 🚀