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README.md

@@ -1,224 +1,109 @@
-# AI Code Quality Scanner - 飞书通知版
+# AI 代码质量扫描系统
 
-一个自动化代码质量扫描系统，在代码提交时自动扫描并发送报告到飞书。
+自动化代码质量扫描工具，监听 PR 事件，自动扫描代码缺陷并提供合并决策支持。
 
-## 功能特性
+## 工作流程
-
-- 🤖 自动监听 Gitea 代码提交事件
-- 🔍 多维度代码质量扫描（语法、风格、安全）
-- 📊 生成 Markdown 格式扫描报告
-- 📱 实时推送飞书机器人通知
-
-## 系统架构
 
 ```
-┌─────────────┐     Webhook      ┌──────────────────┐
+┌──────────┐    1. 创建 PR    ┌────────────┐
-│   Gitea     │ ───────────────► │  Webhook Server  │
+│  Gitea   │ ───────────────► │   Webhook  │
-│   代码仓库   │                  │    (Flask)       │
+└──────────┘                  │   Server   │
-└─────────────┘                  └────────┬─────────┘
+                              └─────┬──────┘
-                                          │
+                                    │ 2. 拉取代码、扫描、存库
-                                          ▼
+                                    ▼
-                                 ┌──────────────────┐
+                              ┌────────────┐
-                                 │  Code Scanner    │
+                              │  SQLite    │
-                                 │  - ESLint        │
+                              │  Database  │
-                                 │  - Pylint        │
+                              └────────────┘
-                                 │  - SonarQube     │
+                                    │ 3. 前端查询
-                                 └────────┬─────────┘
+                                    ▼
-                                          │
+                              ┌────────────┐
-                                          ▼
+                              │  前端页面   │
-                                 ┌──────────────────┐
+                              └────────────┘
-                                 │  Report Generator│
-                                 │  - Markdown      │
-                                 └────────┬─────────┘
-                                          │
-                                          ▼
-                                 ┌──────────────────┐
-                                 │  Feishu Bot      │
-                                 │  - Webhook       │
-                                 └──────────────────┘
 ```
 
+## 三个核心功能
+
+### 1. PR 创建
+
+- Gitea 仓库创建 PR 时自动触发扫描
+- 支持事件：`opened`、`reopened`、`synchronize`
+
+### 2. 后端处理
+
+- 拉取 PR 对应的代码
+- 执行代码扫描（Python/JavaScript/TypeScript）
+- AI 智能审查代码缺陷
+- 扫描结果存入 SQLite 数据库
+
+### 3. 前端功能
+
+- 查询所有 PR 及扫描状态
+- 查看每个 PR 的缺陷详情
+- 一键「拒绝合并」或「同意合并」
+
 ## 快速开始
 
-### 1. 安装依赖
-
 ```bash
+# 安装依赖
 pip install -r requirements.txt
-```
 
-### 2. 配置飞书机器人
+# 运行服务
-
-1. 打开飞书群聊 → 设置 → 群机器人
-2. 添加机器人 → 选择"自定义机器人"
-3. 获取 Webhook 地址
-4. 配置 `config.yaml`
-
-### 3. 配置 Gitea Webhook
-
-#### 方式一：Push 时扫描（原有方式）
-
-1. 进入 Gitea 仓库 → 设置 → Webhooks
-2. 添加 Webhook：
-   - 目标 URL: `http://你的服务器IP:5000/webhook/gitea`
-   - 触发事件: Push
-   - 密钥: 配置 `config.yaml` 中的 secret
-
-#### 方式二：PR 创建时扫描（推荐）
-
-1. 进入 Gitea 仓库 → 设置 → Webhooks
-2. 添加 Webhook：
-   - 目标 URL: `http://你的服务器IP:5000/webhook/gitea`
-   - 触发事件: Pull Request
-   - 密钥: 配置 `config.yaml` 中的 secret
-
-**支持的 PR 事件：**
-- `opened` - 创建新 PR
-- `reopened` - 重新打开 PR
-- `synchronize` - PR 中的提交有更新
-- `ready_for_review` - PR 标记为准备好审查
-
-### 4. 运行服务
-
-```bash
 python app.py
 ```
 
-## 配置说明
+访问 http://localhost:5000 查看前端页面。
 
-所有配置在 `config.yaml` 中：
+## Docker 部署
+
+### 1. 构建镜像
+
+```bash
+docker build -t dcr-by1jwyxk44.71826370.xyz/whlaoding/code-scan:latest .
+```
+
+### 2. 登录仓库
+
+```bash
+docker login dcr-by1jwyxk44.71826370.xyz
+```
+
+### 3. Push 到仓库
+
+```bash
+docker push dcr-by1jwyxk44.71826370.xyz/whlaoding/code-scan:latest
+```
+
+### 4. 使用 docker compose 启动
+
+```bash
+# 启动服务
+docker compose up -d
+
+# 查看日志
+docker compose logs -f
+
+# 停止服务
+docker compose down
+```
+
+## 配置
+
+配置文件 `config.yaml`：
 
 ```yaml
 server:
   host: "0.0.0.0"
   port: 5000
-  debug: true
 
 gitea:
-  base_url: "http://localhost:3000"
+  base_url: "https://code.deep-pilot.chat"
-  # Webhook 签名密钥
+  webhook_secret: "xxx"
-  webhook_secret: "your_webhook_secret"
+  api_token: "xxx"
 
-feishu:
+ai:
-  # 飞书机器人 Webhook 地址
+  provider: "api"
-  webhook_url: "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"
+  model: "qwen3.5-plus"
-  # 消息推送 secret（可选，用于签名）
+  api_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
-  secret: "your_feishu_secret"
+  api_key: "sk-xxx"
-
-scanner:
-  # 支持的语言
-  languages:
-    - python
-    - javascript
-    - typescript
-  # 扫描阈值
-  max_issues: 10
-  # 是否启用详细扫描
-  detailed: true
-
-report:
-  # 报告保存路径
-  output_dir: "./reports"
-  # 是否保留报告文件
-  keep_files: true
 ```
-
-## 项目结构
-
-```
-code-scanner/
-├── app.py                    # 主应用入口
-├── config.yaml               # 配置文件
-├── requirements.txt          # Python 依赖
-├── README.md                 # 项目说明
-├── scanner/
-│   ├── __init__.py
-│   ├── base.py               # 扫描器基类
-│   ├── python_scanner.py     # Python 代码扫描
-│   ├── js_scanner.py         # JavaScript/TypeScript 扫描
-│   └── security_scanner.py   # 安全扫描
-├── report/
-│   ├── __init__.py
-│   └── generator.py          # Markdown 报告生成
-├── notify/
-│   ├── __init__.py
-│   └── feishu.py             # 飞书通知
-├── webhook/
-│   ├── __init__.py
-│   └── handler.py            # Webhook 处理
-└── reports/                  # 报告输出目录
-```
-
-## 支持的扫描工具
-
-### Python
-- **Pylint** - 代码风格和错误检查
-- **Flake8** - Python 代码检查
-- **Bandit** - 安全漏洞扫描
-
-### JavaScript/TypeScript
-- **ESLint** - JavaScript/TypeScript 检查
-- **Prettier** - 代码格式化
-
-## 飞书消息效果
-
-扫描完成后，将收到类似以下消息：
-
-### Push 扫描消息
-
-```
-📊 代码质量扫描报告
-
-仓库: my-project
-分支: main
-提交: abc1234
-提交者: developer@example.com
-
-✅ 扫描通过 (0 issues)
-或
-⚠️ 发现问题 (5 issues)
-```
-
-### PR 扫描消息
-
-```
-📊 PR 代码质量扫描报告
-
-仓库: my-project
-源分支: feature-xxx → 目标分支: main
-PR链接: https://gitea.example.com/user/project/pulls/123
-提交: abc1234
-提交者: developer@example.com
-
-✅ 扫描通过 (0 issues)
-或
-⚠️ 发现问题 (5 issues)
-```
-
-## Docker 部署
-
-```dockerfile
-FROM python:3.11-slim
-
-WORKDIR /app
-COPY requirements.txt .
-RUN pip install -r requirements.txt
-
-COPY . .
-EXPOSE 5000
-
-CMD ["python", "app.py"]
-```
-
-## 环境变量
-
-也可以通过环境变量配置：
-
-```bash
-export FEISHU_WEBHOOK_URL="https://open.feishu.cn/..."
-export GITEA_WEBHOOK_SECRET="secret"
-export SCANNER_MAX_ISSUES=10
-```
-
-## 许可证
-
-MIT License

app.py

@@ -2,6 +2,7 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
 
 import os
+import time
 import logging
 import traceback
 from typing import Dict, Tuple, Any
@@ -131,21 +132,27 @@ def handle_gitea_webhook():
 
                 # Python 扫描
                 if 'python' in config.get('scanner', {}).get('languages', []):
+                    start_time = time.time()
                     scan_results['python'] = python_scanner.scan(
                         clone_url, commit_id, branch
                     )
+                    logger.info(f"[TIMER] Python 扫描耗时: {time.time() - start_time:.2f}秒")
 
                 # JavaScript/TypeScript 扫描
                 if any(lang in config.get('scanner', {}).get('languages', [])
                        for lang in ['javascript', 'typescript']):
+                    start_time = time.time()
                     scan_results['javascript'] = js_scanner.scan(
                         clone_url, commit_id, branch
                     )
+                    logger.info(f"[TIMER] JavaScript 扫描耗时: {time.time() - start_time:.2f}秒")
 
                 # 安全扫描
+                start_time = time.time()
                 scan_results['security'] = security_scanner.scan(
                     clone_url, commit_id, branch
                 )
+                logger.info(f"[TIMER] 安全扫描耗时: {time.time() - start_time:.2f}秒")
 
                 # 生成报告
                 report = report_generator.generate(
@@ -228,27 +235,35 @@ def handle_pull_request(payload: Dict[str, Any]) -> Tuple[Dict, int]:
 
             # Python 扫描
             if 'python' in config.get('scanner', {}).get('languages', []):
+                start_time = time.time()
                 scan_results['python'] = python_scanner.scan(
                     clone_url, source_sha, source_branch, changed_files
                 )
+                logger.info(f"[TIMER] Python 扫描耗时: {time.time() - start_time:.2f}秒")
 
             # JavaScript/TypeScript 扫描
             if any(lang in config.get('scanner', {}).get('languages', [])
                    for lang in ['javascript', 'typescript']):
+                start_time = time.time()
                 scan_results['javascript'] = js_scanner.scan(
                     clone_url, source_sha, source_branch, changed_files
                 )
+                logger.info(f"[TIMER] JavaScript 扫描耗时: {time.time() - start_time:.2f}秒")
 
             # 安全扫描
+            start_time = time.time()
             scan_results['security'] = security_scanner.scan(
                 clone_url, source_sha, source_branch, changed_files
             )
+            logger.info(f"[TIMER] 安全扫描耗时: {time.time() - start_time:.2f}秒")
 
             # AI 代码审查
             if config.get('ai', {}).get('enabled', False):
+                start_time = time.time()
                 scan_results['ai'] = ai_reviewer.scan(
                     clone_url, source_sha, source_branch, changed_files
                 )
+                logger.info(f"[TIMER] AI 扫描耗时: {time.time() - start_time:.2f}秒")
 
             # 获取 PR 的代码差异，用于将问题与代码片段关联
             pr_diff = None
@@ -326,13 +341,19 @@ def manual_scan():
         scan_results = {}
 
         if 'python' in config.get('scanner', {}).get('languages', []):
+            start_time = time.time()
             scan_results['python'] = python_scanner.scan(repo_url, commit_id, branch)
+            logger.info(f"[TIMER] Python 扫描耗时: {time.time() - start_time:.2f}秒")
 
         if any(lang in config.get('scanner', {}).get('languages', [])
                for lang in ['javascript', 'typescript']):
+            start_time = time.time()
             scan_results['javascript'] = js_scanner.scan(repo_url, commit_id, branch)
+            logger.info(f"[TIMER] JavaScript 扫描耗时: {time.time() - start_time:.2f}秒")
 
+        start_time = time.time()
         scan_results['security'] = security_scanner.scan(repo_url, commit_id, branch)
+        logger.info(f"[TIMER] 安全扫描耗时: {time.time() - start_time:.2f}秒")
 
         # 生成报告
         report = report_generator.generate(

config.yaml

@@ -58,4 +58,4 @@ ai:
   # 是否启用 AI 审查
   enabled: true
   # 每次审查的最大代码行数
-  max_lines: 200
+  max_lines: 100

scanner/ai_reviewer.py

@@ -30,7 +30,7 @@ class AIReviewer(BaseScanner):
         
         self.config = config
         self.enabled = config.get('enabled', True)
-        self.provider = config.get('provider', 'ollama')
+        self.provider = config.get('provider', 'api')
         self.model = config.get('model', 'llama3')
         self.api_url = config.get('api_url', 'http://localhost:11434')
         self.api_key = config.get('api_key', '')
@@ -424,13 +424,7 @@ class AIReviewer(BaseScanner):
     def _call_ai(self, prompt: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
         """调用 AI 服务"""
         try:
-            if self.provider == 'ollama':
+            return self._call_api(prompt)
-                return self._call_ollama(prompt)
-            elif self.provider == 'api':
-                return self._call_api(prompt)
-            else:
-                logger.warning(f'未知的 AI provider: {self.provider}')
-                return None
         except Exception as e:
             print("异常追踪信息:", e.__traceback__)
             logger.error(f'AI 调用失败: {str(e)}')
@@ -517,32 +511,6 @@ class AIReviewer(BaseScanner):
         logger.debug("_extract_json_obj: 未能提取到有效的 JSON 对象")
         return None
 
-    def _call_ollama(self, prompt: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
-        """调用 Ollama 本地模型"""
-        import requests
-
-        url = f"{self.api_url}/api/generate"
-        payload = {
-            "model": self.model,
-            "prompt": prompt,
-            "stream": False,
-            "format": "json"
-        }
-
-        logger.info(f"调用 Ollama: {url}, model={self.model}")
-        response = requests.post(url, json=payload, timeout=120)
-
-        if response.status_code == 200:
-            result = response.json()
-            content = result.get('response', '')
-            logger.info(f"Ollama 返回内容长度: {len(content) if content else 0}")
-            logger.debug(f"Ollama 返回内容预览: {content[:200] if content else 'empty'}")
-            parsed = self._extract_json_obj(content)
-            return parsed
-
-        logger.warning(f'Ollama 返回错误: {response.status_code}')
-        return None
-
     def _call_api(self, prompt: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
         """调用在线 API"""
         import requests
@@ -560,7 +528,7 @@ class AIReviewer(BaseScanner):
             payload = {
                 "model": self.model,
                 "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
-                "max_tokens": 1024*5,
+                "max_tokens": 1024,
                 "temperature": 0.7
             }
         elif 'deepseek' in self.api_url:
@@ -568,25 +536,43 @@ class AIReviewer(BaseScanner):
             payload = {
                 "model": self.model,
                 "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
-                "max_tokens": 1024*5,
+                "max_tokens": 1024,
                 "temperature": 0.7
             }
+        elif 'dashscope' in self.api_url:
+            # 阿里云 dashscope 专用端点
+            url = f"{self.api_url}/chat/completions"
+            payload = {
+                "model": self.model,
+                "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
+                "max_tokens": 1024,
+                "temperature": 0.7,
+                "stream": False  # 显式关闭流式
+            }
         else:
             url = f"{self.api_url}/chat/completions"
             payload = {
                 "model": self.model,
                 "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
-                "max_tokens": 1024*5,
+                "max_tokens": 1024,
                 "temperature": 0.7
             }
 
-        response = requests.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=120)
+        logger.info(f"调用 API: {url}, model={self.model}")
 
-        if response.status_code == 200:
+        try:
-            result = response.json()
+            response = requests.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=120)
-            content = result['choices'][0]['message']['content']
-            parsed = self._extract_json_obj(content)
-            return parsed
 
-        logger.warning(f'API 返回错误: {response.status_code}')
+            if response.status_code == 200:
-        return None
+                result = response.json()
+                content = result['choices'][0]['message']['content']
+                logger.info(f"API 返回内容长度: {len(content) if content else 0}")
+                parsed = self._extract_json_obj(content)
+                return parsed
+
+            logger.warning(f'API 返回错误: {response.status_code}, {response.text[:200]}')
+            return None
+
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f'API 调用失败: {e}')
+            return None