Instalación¶

La opción de instalación depende de tu caso de uso y objetivos.

1. CI/CD — Revisión Automatizada¶

El escenario más común: AI Code Reviewer se ejecuta automáticamente cuando se crea o actualiza un PR/MR.

Configura en 5 minutos:

Configuración de revisión para GitHub →

Ejemplos de workflows → · Guía detallada de GitHub →
Configuración de revisión para GitLab →

Ejemplos de workflows → · Guía detallada de GitLab →

Para ajuste fino, consulta Configuración →

2. Despliegue Autónomo: CLI/Docker¶

CLI y la imagen Docker permiten ejecutar AI Code Reviewer fuera del pipeline CI estándar.

Escenarios de uso¶

Escenario	Cómo implementar
Ejecución manual	Terminal local — debugging, demo, evaluación
Scheduled review	GitLab Scheduled Pipeline / GitHub Actions `schedule` / cron
Batch review	Script que itera sobre PR/MR abiertos
Servidor propio	Docker en servidor con acceso a Git API
On-demand review	Webhook → ejecutar contenedor

Variables de Entorno Requeridas¶

Variable	Descripción	Cuándo se necesita	Cómo obtener
`AI_REVIEWER_GOOGLE_API_KEY`	Clave API de Gemini	Siempre	Google AI Studio
`AI_REVIEWER_GITHUB_TOKEN`	GitHub Personal Access Token	Para GitHub	Instrucciones
`AI_REVIEWER_GITLAB_TOKEN`	GitLab Personal Access Token	Para GitLab	Instrucciones

Fallback

Los nombres antiguos sin prefijo (p. ej., GOOGLE_API_KEY) siguen funcionando como fallback.

Ejecución Manual¶

Para debugging, demo, evaluación antes del despliegue, análisis retrospectivo de PR/MR.

Docker (recomendado)¶

No requiere instalación de Python — todo está en el contenedor.

Paso 1: Descargar la imagen

docker pull ghcr.io/konstziv/ai-code-reviewer:1

Paso 2: Ejecutar la revisión

GitHub PRGitLab MR

docker run --rm \
  -e AI_REVIEWER_GOOGLE_API_KEY=your_api_key \
  -e AI_REVIEWER_GITHUB_TOKEN=your_token \
  ghcr.io/konstziv/ai-code-reviewer:1 \
  --repo owner/repo --pr 123

docker run --rm \
  -e AI_REVIEWER_GOOGLE_API_KEY=your_api_key \
  -e AI_REVIEWER_GITLAB_TOKEN=your_token \
  ghcr.io/konstziv/ai-code-reviewer:1 \
  --provider gitlab --repo owner/repo --pr 123

Imágenes Docker

Disponibles en dos registros:

ghcr.io/konstziv/ai-code-reviewer:1 — GitHub Container Registry
koszivdocker/ai-reviewbot:1 — DockerHub

pip / uv¶

Instalación como paquete Python.

Paso 1: Instalar

pipuvpipx

pip install ai-reviewbot

uv tool install ai-reviewbot

pipx install ai-reviewbot

Versión de Python

Requiere Python 3.13+

Paso 2: Configurar variables

export AI_REVIEWER_GOOGLE_API_KEY=your_api_key
export AI_REVIEWER_GITHUB_TOKEN=your_token  # o AI_REVIEWER_GITLAB_TOKEN para GitLab

Paso 3: Ejecutar

GitHub PRGitLab MR

ai-review --repo owner/repo --pr 123

ai-review --provider gitlab --repo owner/repo --pr 123

Variables Opcionales¶

Variables adicionales disponibles para ajuste fino:

Variable	Por defecto	Efecto
`AI_REVIEWER_LANGUAGE`	`en`	Idioma de respuesta (ISO 639)
`AI_REVIEWER_LANGUAGE_MODE`	`adaptive`	Modo de detección de idioma
`AI_REVIEWER_GEMINI_MODEL`	`gemini-2.5-flash`	Modelo Gemini
`AI_REVIEWER_LOG_LEVEL`	`INFO`	Nivel de logging

Lista completa de variables →

Scheduled reviews¶

Ejecución de revisiones programadas — para ahorrar recursos o cuando no se necesita feedback inmediato.

GitLab Scheduled PipelineGitHub Actions Schedule

# .gitlab-ci.yml
ai-review-scheduled:
  image: ghcr.io/konstziv/ai-code-reviewer:1
  script:
    - |
      # Obtener lista de MR abiertos
      MR_LIST=$(curl -s --header "PRIVATE-TOKEN: $AI_REVIEWER_GITLAB_TOKEN" \
        "$CI_SERVER_URL/api/v4/projects/$CI_PROJECT_ID/merge_requests?state=opened" \
        | jq -r '.[].iid')

      # Ejecutar revisión para cada MR
      for MR_IID in $MR_LIST; do
        echo "Reviewing MR !$MR_IID"
        ai-review --provider gitlab --repo $CI_PROJECT_PATH --pr $MR_IID || true
      done
  rules:
    - if: $CI_PIPELINE_SOURCE == "schedule"

Configuración del horario: Project → Build → Pipeline schedules → New schedule

# .github/workflows/scheduled-review.yml
name: Scheduled AI Review

on:
  schedule:
    - cron: '0 9 * * *'  # Diariamente a las 9:00 UTC

jobs:
  review-open-prs:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Get open PRs and review
        env:
          AI_REVIEWER_GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
          AI_REVIEWER_GOOGLE_API_KEY: ${{ secrets.AI_REVIEWER_GOOGLE_API_KEY }}
        run: |
          # Obtener lista de PR abiertos
          PRS=$(gh pr list --repo ${{ github.repository }} --state open --json number -q '.[].number')

          for PR in $PRS; do
            echo "Reviewing PR #$PR"
            docker run --rm \
              -e AI_REVIEWER_GOOGLE_API_KEY -e AI_REVIEWER_GITHUB_TOKEN \
              ghcr.io/konstziv/ai-code-reviewer:1 \
              --repo ${{ github.repository }} --pr $PR || true
          done

Servidor propio / entorno privado¶

Para despliegue en infraestructura propia con acceso a Git API.

Opciones:

Docker en servidor — ejecución mediante cron, systemd timer, o como servicio
Kubernetes — CronJob para scheduled reviews
Self-hosted GitLab — añadir variable GITLAB_URL (ver ejemplo abajo)

Ejemplo de cron job:

# /etc/cron.d/ai-review
# Diariamente a las 10:00 ejecutar revisión para todos los MR abiertos
0 10 * * * reviewer /usr/local/bin/review-all-mrs.sh

#!/bin/bash
# /usr/local/bin/review-all-mrs.sh
export AI_REVIEWER_GOOGLE_API_KEY="your_key"
export AI_REVIEWER_GITLAB_TOKEN="your_token"

MR_LIST=$(curl -s --header "PRIVATE-TOKEN: $AI_REVIEWER_GITLAB_TOKEN" \
  "https://gitlab.company.com/api/v4/projects/123/merge_requests?state=opened" \
  | jq -r '.[].iid')

for MR_IID in $MR_LIST; do
  docker run --rm \
    -e AI_REVIEWER_GOOGLE_API_KEY -e AI_REVIEWER_GITLAB_TOKEN \
    ghcr.io/konstziv/ai-code-reviewer:1 \
    --provider gitlab --repo group/repo --pr $MR_IID
done

Self-hosted GitLab

Para self-hosted GitLab añadir variable AI_REVIEWER_GITLAB_URL:

-e AI_REVIEWER_GITLAB_URL=https://gitlab.company.com

3. Contribuidores / Desarrollo¶

Si tienes el tiempo e inspiración para ayudar a desarrollar el paquete, o quieres usarlo como base para tu propio desarrollo — ¡sinceramente damos la bienvenida y alentamos tales acciones!

Instalación de Desarrollo¶

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/KonstZiv/ai-code-reviewer.git
cd ai-code-reviewer

# Instalar dependencias (usamos uv)
uv sync

# Verificar
uv run ai-review --help

# Ejecutar tests
uv run pytest

# Ejecutar verificaciones de calidad
uv run ruff check .
uv run mypy .

Usamos uv para gestión de dependencias.

Instalar: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Estructura del Proyecto¶

ai-code-reviewer/
├── src/ai_reviewer/      # Código fuente
│   ├── core/             # Modelos, config, formateo
│   ├── integrations/     # GitHub, GitLab, Gemini
│   └── utils/            # Utilidades
├── tests/                # Tests
├── docs/                 # Documentación
└── examples/             # Ejemplos de configuración CI

Cómo contribuir →

Requisitos¶

Requisitos del Sistema¶

Componente	Requisito
Python	3.13+ (para instalación con pip)
Docker	20.10+ (para Docker)
SO	Linux, macOS, Windows
RAM	256MB+
Red	Acceso a `generativelanguage.googleapis.com`

Claves API¶

Clave	Requerida	Cómo obtener
Google Gemini API	Sí	Google AI Studio
GitHub PAT	Para GitHub	Instrucciones
GitLab PAT	Para GitLab	Instrucciones

Límites de API de Gemini¶

Nivel gratuito

Google Gemini tiene un nivel gratuito:

Límite	Valor
Solicitudes por minuto	15 RPM
Tokens por día	1M
Solicitudes por día	1500

Esto es suficiente para la mayoría de los proyectos.

Siguiente Paso¶

Inicio Rápido →