当前位置：首页 » AI答疑

如何改善技术团队在代码审查时的信息整合效率？

2025-08-24

913

GitHub代码审查增强工作流

传统代码审查需要人工对比PR差异、查看issue讨论、检索关联文件，OneFileLLM可实现：

PR全量分析：输入Pull Request URL（如https://github.com/dear-github/dear-github/pull/102），自动打包：
- 代码差异（diff）
- 所有讨论评论
- 关联仓库文件
结构化呈现：输出XML标记不同内容区块，示例：
<source type="github_pull_request">
<diff>...</diff><comments>...</comments>
智能过滤：通过excluded_patterns忽略测试文件，聚焦核心代码变更

操作流程：
1. 配置GITHUB_TOKEN环境变量获取私有仓库权限
2. 执行python onefilellm.py [PR_URL]
3. 将生成的XML文件直接输入LLM生成审查建议

典型场景：结合ChatGPT分析代码风格一致性、潜在漏洞检测。