O CR-Mentor é uma ferramenta inteligente de revisão de código que combina uma base de conhecimento profissional com o poder da Modelagem de Linguagem Grande (LLM). Ele não apenas oferece suporte à revisão de código em todas as linguagens de programação, mas também personaliza os critérios de revisão e as áreas de foco para as equipes com base nas práticas recomendadas acumuladas na base de conhecimento. Por meio do acúmulo contínuo da base de conhecimento e da aprendizagem profunda, o CR-Mentor pode melhorar efetivamente a qualidade do código da equipe e reduzir significativamente o tempo de revisão e a taxa de erros.

Lista de funções
- Revisão completa do código do idiomaSuporte à revisão de código para todas as principais linguagens de programação.
- Critérios de revisão personalizadosPersonalize critérios de revisão exclusivos para equipes com base nas práticas recomendadas da base de conhecimento.
- Revisão inteligente de um único documentoCombine a experiência da base de conhecimento com a análise do LLM para fornecer pontuação profissional e recomendações de aprimoramento para alterações de código de arquivo único.
- Análise de código globalCom base em todas as alterações de código documentadas, forneça um relatório de revisão abrangente por meio do LLM, incluindo orientações de código, descrições de alterações e gráficos de tempo.
- Integração profunda do GitHubInterface perfeita com fluxos de trabalho do GitHub para automatizar revisões de código.
- Resposta em vários idiomasLinguagem para oferecer suporte a feedback personalizado de revisão de código.
Usando a Ajuda
Processo de instalação
- Registro e loginCrie uma conta no CR-Mentor e faça login.
- Instalação do CR-MentorAdicione o CR-Mentor ao seu repositório do GitHub.
- Criação de uma solicitação pullEnvie um PR em seu repositório público para revisão de código.
Processo de uso
- Enviar códigoComprometa seu código em um repositório do GitHub.
- Revisão automáticaCR-Mentor analisa automaticamente o código e gera um relatório detalhado de revisão de código.
- Exibir relatórioO relatório inclui orientações de código, descrições de alterações e diagramas de tempo para ajudar os desenvolvedores a entender o impacto das alterações de código.
- Recomendações de otimizaçãoOtimização do código para melhorar a qualidade e o desempenho do código com base nas recomendações do relatório.
Etapas detalhadas
- Registro e loginPara se registrar: Visite o site do CR-Mentor, clique no botão "Register" (Registrar) e preencha as informações necessárias para concluir seu registro. Após o registro, use a conta e a senha registradas para fazer login.
- Instalação do CR-MentorApós fazer login, acesse a página Guia de instalação e siga as etapas para adicionar o CR-Mentor ao seu repositório do GitHub. As etapas são as seguintes:
- Crie um novo repositório ou selecione um já existente no GitHub.
- Nas configurações do repositório, adicione o aplicativo GitHub para o CR-Mentor.
- Configure o URL do webhook e outras informações necessárias.
 
- Criação de uma solicitação pullEm seu repositório do GitHub, crie uma nova ramificação e faça alterações no código. Depois de confirmar as alterações, crie um Pull Request e o CR-Mentor iniciará automaticamente uma revisão de código.
- Veja o relatório de revisãoO CR-Mentor gera um relatório detalhado de revisão de código que inclui orientações de código, notas de alteração e diagramas de tempo. Os desenvolvedores podem visualizar o relatório na página Pull Request no GitHub.
- Código otimizadoAs recomendações do CR-Mentor são baseadas nas práticas recomendadas da base de conhecimento e na análise do LLM para ajudar os desenvolvedores a melhorar a qualidade e o desempenho do código.
advertência
- Critérios de revisão personalizadosNa página de configurações do CR-Mentor, você pode personalizar os critérios de revisão de código de acordo com as necessidades do seu projeto. A personalização dos critérios garante que o código esteja em conformidade com as práticas recomendadas da equipe.
- Suporte a vários idiomasO CR-Mentor oferece suporte à revisão de código em várias linguagens de programação. Os desenvolvedores podem selecionar o idioma a ser revisado na página de configurações.
- Exportação de relatóriosRelatórios de revisão: os relatórios de revisão podem ser exportados para os formatos PDF, HTML e Markdown para facilitar o compartilhamento e o arquivamento.
pilha de tecnologia
- Usando o Next.js Roteador de aplicativos Criação de aplicativos da Web modernos
- 🎨 Uso Tailwind CSS Obtendo um design responsivo elegante
- 🔐 Uso Escriturário Fornecer autenticação de usuário segura e confiável
- 📦 Uso Supabase Possibilitando o armazenamento de dados de alto desempenho
- 🔗 Uso Aplicativo do Github Implementação da integração profunda com o GitHub
- 🧠 Uso Dify Criando um LLM inteligente fluxo de trabalho
Guia de implantação
Você pode implementar esse modelo configurando os seguintes serviços e adicionando as variáveis de ambiente apropriadas:
- estar em movimento npm installInstale as dependências e executenpm run devInicie o servidor de desenvolvimento.
- O sistema solicitará que você forneça CLERK_SECRET_KEY. As etapas específicas são as seguintes:- Registre-se para um Escriturário Conta.
- através de (uma lacuna) Chaves de API fazer uma cópia de CLERK_SECRET_KEYresponder cantandoNEXT_PUBLIC_CLERK_PUBLISHABLE_KEYaté.env.localDocumentação.
 
- Agora o front-end e o back-end devem estar em execução e você pode fazer login, mas ainda não pode fazer uma revisão de código.
- Criar um Supabase Conta para obter Chave da API.
- Crie um projeto Supabase em Project SettingsReproduzido em.- SUPABASE_URL
- SUPABASE_KEY
 Execute a seguinte instrução SQL para criar githubId_clerkIdTabela.CREATE TABLE "public"."githubId_clerkId" ( "github_id" text NOT NULL, "clerk_id" text NOT NULL, PRIMARY KEY ("github_id") );Execute a seguinte instrução SQL para criar repoName_fileTabela.CREATE TABLE "public"."repoName_file" ( "repo_fullName" text NOT NULL, "file_name" text NOT NULL, "folder_name" text NOT NULL, PRIMARY KEY ("repo_fullName", "file_name", "folder_name") );
- existir Storage(usado em uma expressão nominal)S3 ConnectionReproduzido em.- SUPABASE_S3_ENDPOINT
- SUPABASE_S3_REGION
 
- existir Storage(usado em uma expressão nominal)S3 Access KeysNovo em.- SUPABASE_STORE_ID
- SUPABASE_STORE_SECRET_KEY
 
- existir Storageacertou em cheioNew bucketNova caçamba.- Digite o nome do Bucket no campo SUPABASE_BUCKET_NAME
 
- Digite o nome do Bucket no campo 
 SUPABASE_URL= SUPABASE_KEY= SUPABASE_S3_ENDPOINT= SUPABASE_S3_REGION= SUPABASE_STORE_ID= SUPABASE_STORE_SECRET_KEY= SUPABASE_BUCKET_NAME=
- Crie um projeto Supabase em 
- Criar um Github e, em seguida, crie uma conta Aplicativo do Github.
- existir Settings->Developer settings->GitHub Appsclicando emNew GitHub App.
- escrever dados em uma caixa (em um questionário ou formulário da Web) GitHub App nameeHomepage URLeWebhook URLe outras informações.
- gerando Private keye fazer download, copiarApp IDeClient IDeClient secretaté.env.localDocumentação.
 GITHUB_APP_ID= GITHUB_CLIENT_ID= GITHUB_CLIENT_SECRET= # 只填写 -----BEGIN RSA PRIVATE KEY----- 和 -----END RSA PRIVATE KEY----- 之间的内容 GITHUB_PRIVATE_KEY=
- existir 
- Crie uma conta Dify e configure um fluxo de trabalho LLM.
- Registre-se em uma conta Dify e configure o modelo LLM com o provedor de modelos
- existir Dify Studios Fluxo de trabalho de importação.
- Clique em "Create Application" (Criar aplicativo) e selecione "Import DSL" (Importar DSL).
- Alterne para o modo URL e preencha o URL do arquivo de fluxo de trabalho. https://ovlxxbdwimhigoejxkqn.supabase.co/storage/v1/object/public/test-bucket-api/Dify_DSL/CR-Mentor.yml
- Clique em Criar para concluir a importação
 
- Publique um fluxo de trabalho.
- Clique no botão Publicar na página Arranjo.
 
- Obter chave de API.
- Clique em "API Access" (Acesso à API) na barra de navegação à esquerda.
- Vá para a página "API do aplicativo de fluxo de trabalho".
- Clique em "API Key" (Chave de API) no canto superior direito para criar uma nova chave secreta.
- Copie a chave secreta para .env.localDocumentação.
 DIFY_APIKEY= DIFY_BASE_URL=https://api.dify.ai/v1 # 固定值
 































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