AI ReviewBot¶

AI-асистент для автоматичного code review у вашому CI/CD pipeline.

Що це?¶

AI Code Reviewer — інструмент, який автоматично аналізує ваші Pull Requests (GitHub) та Merge Requests (GitLab), знаходить проблеми та пропонує виправлення з кнопкою "Apply Suggestion". Фактично Ви отримуєте незаангажований погляд senior developer на Ваш код і поради як його покращити.

Можлива інтеграція з широким набором існуючих LLM провайдерів (за замовчуванням Google Gemini, модель gemini-2.5-flash (на момент виходу поточного релізу - безкоштовного варіанту використання - Free Tier - що обмежує кількість запитів за хвилину і за день - цілком достатньо для нормального робочого процесу команди 4-8 full time розробників)).

Що ви отримуєте?¶

Code Comments — загальна оцінка коду та рекомендації
Task Alignment — відповідність PR/MR контексту завдання
Inline Comments — коментарі прямо до рядків коду
Apply Suggestion — одна кнопка для застосування виправлення
Менторські пояснення — чому це важливо + посилання на ресурси
Мовна адаптивність — визначає мову з контексту PR/MR
Метрики — час виконання, токени
Стійкість — retry logic для 429/5xx помилок

Швидкий старт¶

Налаштуйте AI Code Reviewer для вашого проєкту за 5 хвилин:

Створіть новий PR/MR — отримайте ревʼю автоматично.

Важливо для якості ревʼю

Якість ревʼю напряму залежить від розуміння AI Code Reviewer ваших намірів (як і реального "живого" ревʼювера). Тому хорошою ідеєю буде супроводжувати процес розробки документуванням:

Створіть issue з описом проблеми і бажаними результатами
Опишіть PR/MR — детальніше проблему, шлях вирішення, обмеження, особливі випадки
Спілкуйтесь в коментарях — якщо працюєте командою, все це додає контекст

Чим більше контексту — тим якісніше ревʼю!

Підтримувані платформи¶

Платформа	Статус	Інтеграція
GitHub		GitHub Actions / GitHub Action
GitLab		GitLab CI / Docker image
Self-hosted		Docker / PyPI

Як це працює?¶

graph TD
    A[PR/MR створено] --> B[CI запускає AI Review]
    B --> C[Отримання diff + контексту]
    C --> D[Аналіз через Gemini]
    D --> E[Публікація Inline Comments]
    E --> F[Кнопка Apply Suggestion]

Крок за кроком:

Ви створюєте PR/MR
CI pipeline запускає AI Code Reviewer
Інструмент отримує diff, опис PR, linked task
Gemini аналізує код та генерує рекомендації
Результат публікується як inline comments з кнопкою "Apply"

Приклад review¶

🔴 CRITICAL: Hardcoded Secret

Файл: config.py:15

Знайдено захардкоджений API ключ у коді.

API_KEY = os.getenv("API_KEY")

Чому це важливо?

Секрети в коді потрапляють у git історію і можуть бути викрадені. Використовуйте environment variables або secret managers.

OWASP: Hardcoded Credentials

Категорії проблем¶

Категорія	Опис
Security	Вразливості, секрети в коді
Code Quality	Читабельність, naming, DRY
Architecture	SOLID, design patterns
Performance	N+1, неефективні алгоритми
Testing	Покриття, edge cases

Встановлення¶

Docker (рекомендовано)PyPISource

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

pip install ai-reviewbot

git clone https://github.com/KonstZiv/ai-code-reviewer.git
cd ai-code-reviewer
uv sync

Детальніше →

Конфігурація¶

Мінімальна конфігурація — тільки API ключ:

export AI_REVIEWER_GOOGLE_API_KEY=your_api_key

Додаткові опції:

Змінна	Опис	Default
`AI_REVIEWER_LANGUAGE`	Мова відповідей (ISO 639)	`en`
`AI_REVIEWER_LANGUAGE_MODE`	`adaptive` / `fixed`	`adaptive`
`AI_REVIEWER_GEMINI_MODEL`	Модель Gemini	`gemini-2.5-flash`
`AI_REVIEWER_LOG_LEVEL`	Рівень логування	`INFO`

Старі назви

Старі назви змінних без префікса AI_REVIEWER_ все ще працюють як fallback.

Всі опції →

Документація¶

Швидкий старт

Copy-paste інструкції для GitHub та GitLab
Конфігурація

Всі environment variables та опції
GitHub

Permissions, secrets, workflow tips
GitLab

Job tokens, MR triggers, self-hosted
CLI Reference

Команди та параметри
Troubleshooting

FAQ та вирішення проблем

Вартість¶

AI Code Reviewer використовує Google Gemini 3 Flash — в режимі Free Tier. Обмежень безкоштовного рівня цілком достатньо для обслуговування PR/MR команди з 4-8 full time розробників з врахуванням як ревʼю так і змістовних коментарів (без flood та off-topic).

Якщо використовувати платний рівень (Pay-as-you-go), вартість типового ревʼю ~$0.003–$0.01.

~1000 reviews = ~$3 ... ~$10

Актуальні ціни →

Ліцензія¶

Apache 2.0 — вільне використання, модифікація та розповсюдження.

Підтримка¶

GitHub Issues — баги та пропозиції
GitHub Discussions — питання та обговорення

Готові покращити свої code reviews? Почати →