AI 智能代码变更分析助手

GitHub PR 链接 → 自动抓取代码变更 → AI 结构化分析 → 技术债务识别 + 风险评估 + 评审建议 → 飞书报告输出

🎯 解决痛点

• ❌ PR 代码量大时，人工 review 精力有限，容易遗漏关键问题
• ❌ 改动涉及多个模块，不知道哪些地方需要重点关注
• ❌ 新人 review 不熟悉代码库，很难判断改动的影响范围
• ❌ 评审没有结构性，全凭个人经验，结果参差不齐
• ❌ 技术债务无法量化，项目越来越难维护

💡 解决方案

[GitHub PR URL]
          ↓
┌──────────────────────┐
│  github             │ → 抓取 PR diff、文件列表、评论历史
└────────┬─────────────┘
         │ PR 元数据 + 变更摘要
   ┌─────▼──────────┐
   │  summarize     │ → AI 结构化分析：改动类型/影响范围/风险点
   └─────┬──────────┘
         │ 分析结果
   ┌─────▼──────────────────┐
   │  code-review-skill      │ → 聚焦代码质量问题、测试覆盖、潜在 Bug
   └─────┬──────────────────┘
         │ 评审结论
   ┌─────▼──────────┐
   │  feishu_doc    │ → 生成结构化报告，发布至飞书文档
   └───────────────┘

📦 包含 Skills

🔧 前置要求

1. github CLI：已配置 gh auth login
2. 飞书机器人：已配置 feishu_doc 写入权限

📝 使用方法

触发方式

分析PR <GitHub PR URL>
代码变更分析 <PR链接>
PR评审 <PR地址>

完整示例

输入：

分析PR https://github.com/owner/repo/pull/123

执行流程：

1. Step 1 PR 数据抓取（github）

   • gh pr view 123 --repo owner/repo --json title,body,files,additions,deletions,changedFiles
   • gh pr diff 123 --repo owner/repo 获取完整 diff
   • gh api repos/owner/repo/pulls/123/comments 抓取历史评论

2. Step 2 结构化分析（summarize）

   • 分析改动的模块和文件，识别影响范围
   • 识别高风险改动：数据库迁移、认证逻辑、并发处理、API 契约变更
   • 量化改动规模：文件数、行数增删、涉及语言/框架

3. Step 3 代码质量评审（code-review-skill）

   • 分析代码风格、命名规范、安全隐患
   • 评估测试覆盖是否充分
   • 指出潜在 Bug、性能问题、边界 case 遗漏
   • 识别技术债务：重复代码、硬编码、缺少注释

4. Step 4 报告生成与发布（feishu_doc）

   • 生成结构化评审报告，包含：
     • PR 基本信息摘要
     • 改动范围量化
     • 风险评级（高/中/低）
     • 问题清单与修复建议
     • 技术债务评估
   • 发布至飞书文档，支持团队协作评论

📊 报告模板

# PR 评审报告

## 基本信息
- **PR 标题**：xxx
- **作者**：xxx
- **改动规模**：+xxx/-xxx 行，xx 个文件
- **评审时间**：yyyy-mm-dd

## 改动范围摘要
[AI 提取的核心改动说明]

## 风险评级
🟡 中等风险
- 涉及认证模块改动
- 缺少新增功能的单元测试

## 问题清单
1. **[高]** xxx 文件第 xx 行：潜在空指针风险
2. **[中]** xxx 文件：硬编码配置应抽取至配置文件

## 技术债务
- 发现 2 处重复代码，建议抽取为公共方法
- xxx 模块缺少注释，建议补充文档

## 总结建议
[综合评价与合并建议]

风险评级标准

⚙️ 配置说明

如需分析私有仓库 PR，需确保：

gh auth login --hostname github.com
gh auth status