AI 工具开发实战(3):开发一个 AI 代码审查 CLI——自动检查 Git 变更、发现潜在问题
前两篇做了翻译工具和 RAG 知识库,这篇做一个程序员最需要的工具:AI 代码审查 CLI。
在 Git 仓库里跑一条命令,自动检查这次提交改了哪些代码,调用 AI 分析潜在问题——安全漏洞、性能隐患、逻辑错误。
项目结构
aicr/
├── aicr.py # CLI 主程序
├── reviewer.py # AI 审查引擎
├── requirements.txt
└── .env
审查引擎
# reviewer.py
from openai import OpenAI
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"),
base_url="https://api.deepseek.com/v1",
)
REVIEW_PROMPT = """你是一个资深代码审查员。审查以下 Git diff,从三个维度分析:
1. 🔴 安全风险:SQL 注入、XSS、密钥泄露、权限问题
2. 🟡 性能问题:N+1 查询、不必要的循环、内存泄漏
3. 🔵 代码质量:命名不规范、过度复杂、缺少异常处理
格式要求:
- 只报告确实存在的问题,不要猜测
- 对于小改动或纯格式变更,直接说"✅ 未发现问题"
- 每个问题标注严重程度(高/中/低)
以下是 Git diff:
{diff}"""
def review_diff(diff: str, model="deepseek-chat") -> dict:
"""审查 Git diff 并返回问题列表。"""
if len(diff) > 15000:
diff = diff[:15000] + "\n... (diff truncated)"
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "system", "content": REVIEW_PROMPT.format(diff=diff)},
],
temperature=0.1,
)
return response.choices[0].message.content
CLI 主程序
#!/usr/bin/env python3
# aicr.py
import subprocess
import click
from pathlib import Path
from reviewer import review_diff
def get_git_diff(staged=False, branch=None):
"""获取 Git diff。"""
cmd = ["git", "diff"]
if staged:
cmd.append("--staged")
if branch:
cmd.extend([f"origin/{branch}..HEAD"])
result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
if result.returncode != 0:
raise click.ClickException(f"Git error: {result.stderr}")
return result.stdout
def get_changed_files(staged=False, branch=None):
"""获取变更文件列表。"""
cmd = ["git", "diff", "--name-only"]
if staged:
cmd.append("--staged")
if branch:
cmd.extend([f"origin/{branch}..HEAD"])
result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
return [f for f in result.stdout.strip().split("\n") if f]
@click.group()
def cli():
"""aicr - AI 代码审查工具"""
pass
@cli.command()
@click.option("--staged", "-s", is_flag=True, help="只审查已暂存(staged)的改动")
@click.option("--branch", "-b", default=None, help="对比远程分支(如 main)")
@click.option("--model", "-m", default="deepseek-chat", help="模型名称")
def check(staged, branch, model):
"""审查未提交的代码改动。"""
click.echo("🔍 正在审查代码改动...")
diff = get_git_diff(staged=staged, branch=branch)
if not diff.strip():
click.echo("✅ 没有待审查的改动")
return
files = get_changed_files(staged=staged, branch=branch)
click.echo(f"📁 变更文件 ({len(files)} 个):")
for f in files:
click.echo(f" {f}")
result = review_diff(diff, model=model)
click.echo(f"\n{result}")
@cli.command()
@click.argument("commit_range", default="HEAD~1..HEAD")
@click.option("--model", "-m", default="deepseek-chat")
def history(commit_range, model):
"""审查历史提交。用法: aicr history HEAD~3..HEAD"""
result = subprocess.run(
["git", "diff", commit_range],
capture_output=True, text=True
)
if result.returncode != 0:
raise click.ClickException(f"Git error: {result.stderr}")
diff = result.stdout
if not diff.strip():
click.echo("✅ 没有改动")
return
click.echo(f"🔍 审查 {commit_range} 的改动...")
result = review_diff(diff, model=model)
click.echo(f"\n{result}")
@cli.command()
@click.argument("filepath", type=click.Path(exists=True))
@click.option("--model", "-m", default="deepseek-chat")
def file(filepath, model):
"""审查单个文件。"""
with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
content = f.read()
# 构造一个虚拟 diff
diff = f"+++ b/{Path(filepath).name}\n" + "\n".join(
f"+{line}" for line in content.split("\n")
)
click.echo(f"🔍 审查文件:{filepath}")
result = review_diff(diff, model=model)
click.echo(f"\n{result}")
if __name__ == "__main__":
cli()
使用方式
# 审查未提交的改动
aicr check
# 🔍 正在审查代码改动...
# 📁 变更文件 (2 个):
# src/api/users.py
# src/models/user.py
#
# 🔴 安全风险:
# [高] 第 23 行:SQL 查询直接拼接用户输入,存在注入风险
#
# 🟡 性能问题:
# [中] 第 45 行:循环内查询数据库,建议改用批量查询
#
# 🔵 代码质量:
# [低] 第 12 行:变量名 user_data 建议改为 user_profile 更清晰
# 只审查已暂存的文件
aicr check --staged
# 对比远程主分支
aicr check --branch main
# 审查最近 3 次提交
aicr history HEAD~3..HEAD
# 审查单个文件
aicr file src/api/auth.py
设为 Git Hook
在 .git/hooks/pre-commit 中加:
#!/bin/bash
echo "🔍 AI 正在审查代码..."
aicr check --staged
每次 git commit 前自动运行,发现问题会阻止提交(需要加 --force 跳过)。
实际效果
在项目中测试,审查 200 行代码改动(5 个文件),用时约 3 秒,发现:
- 1 个安全风险(SQL 拼接)
- 1 个性能问题(循环内查询)
- 2 个代码质量建议
成本
用 DeepSeek-V4 审查一次约消耗 2000-5000 token,费用约 ¥0.01-0.02,几乎可以忽略。
总结
一个实用的 AI 代码审查工具,核心就两步:
1. 用 Git 命令获取代码改动
2. 把 diff 丢给 AI 分析
配合 Git Hook 实现提交前自动审查,可以有效减少低级问题进入代码库。
本文是 《AI 开发者工具链实战》 系列的第 3 篇。
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本文由 Zyentor(智元界)原创发布