🤖 AI GitHub PR Review Agent

Автоматический AI-агент для ревью Pull Request-ов в GitHub с отправкой отчётов в Telegram-бота.

🚀 Возможности

• Автоматический запуск: Срабатывает на открытие или обновление PR в GitHub Actions (opened, synchronize).
• Умная фильтрация: Игнорирует lock-файлы (package-lock.json, poetry.lock и др.), бинарные файлы, минимизированный код и ассеты, экономя токены и время.
• Глубокий анализ кода: Проверяет логику, потенциальные баги, уязвимости безопасности (OWASP), производительность и архитектуру.
• Построчные комментарии: Оставляет замечания непосредственно к конкретным строкам кода в GitHub PR.
• Официальный вердикт: Выставляет вердикт (APPROVE, REQUEST_CHANGES или COMMENT) с оценкой от 1 до 10.
• Мгновенные уведомления в Telegram: Присылает аккуратную карточку с вердиктом, оценкой, резюме и ссылкой на PR прямо в чат команды или личку.
• Мультипровайдерность: Поддерживает Google Gemini (бесплатный тариф), DeepSeek, Groq, OpenAI или локальные модели через Ollama.

---

🏗 Архитектура

[Разработчик открыл PR]
         │
         ▼
[GitHub Actions Workflow]
         │
         ├──► 1. Скачивает diff и отсекает шумные файлы
         ├──► 2. Отправляет diff в LLM (Gemini / DeepSeek / OpenAI)
         ├──► 3. Публикует Review и комментарии к строкам в GitHub PR
         └──► 4. Отправляет итоговую карточку в Telegram Bot

---

🛠 Быстрый старт для локального тестирования

1. Клонируйте репозиторий и установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt

2. Скопируйте шаблон переменных окружения:

   cp .env.example .env

3. Заполните .env:

   GITHUB_TOKEN=ghp_...
   GITHUB_REPOSITORY=owner/repo
   PR_NUMBER=1
   
   TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456:ABC-DEF...
   TELEGRAM_CHAT_ID=123456789
   
   LLM_PROVIDER=gemini
   LLM_API_KEY=AIzaSy...

4. Запустите агент:

   python main.py --repo owner/repo --pr 1

---

⚙️ Настройка в GitHub Actions

1. Добавьте секреты репозитория (Repository Secrets)

Перейдите в Settings → Secrets and variables → Actions → Repository secrets и добавьте:

Секрет	Описание
LLM_API_KEY	API-ключ выбранного провайдера (например, Gemini из Google AI Studio)
TELEGRAM_BOT_TOKEN	Токен бота от @BotFather
TELEGRAM_CHAT_ID	ID чата или группы (можно узнать у @userinfobot)

ℹ️ Примечание: GITHUB_TOKEN генерируется GitHub автоматически при каждом запуске воркфлоу, добавлять его вручную не нужно.

2. (Опционально) Переменные конфигурации (Repository Variables)

В Settings → Secrets and variables → Actions → Variables:

• LLM_PROVIDER: gemini (по умолчанию), deepseek, groq, openai
• LLM_MODEL: Название модели (например, gemini-2.5-flash, deepseek-chat, gpt-4o-mini)
• MAX_DIFF_LINES: Лимит строк diff (по умолчанию 1500)

3. Разрешения для GitHub Actions

Перейдите в Settings → Actions → General → Workflow permissions и убедитесь, что выбрано:

• Read and write permissions (необходимо, чтобы агент мог оставлять комментарии и ревью в PR).

---

📲 Пример сообщения в Telegram

🤖 AI Code Review | owner/repo
PR: #42 Add OAuth2 Authentication
👤 Автор: @developer
📊 Вердикт: ⚠️ Требуются правки (Changes Requested)
📈 Оценка качества: ⭐️⭐️⭐️ (6/10)

📝 Резюме:
Добавлена аутентификация через OAuth2. Реализация в целом хорошая, 
но обнаружена уязвимость отсутствия проверки state-параметра (CSRF) 
и потенциальная утечка токена в логах.

🔍 Ключевые моменты:
• ✅ Чистая структура роутов и middleware
• ⚠️ Отсутствует CSRF-токен в callback-обработчике
• ⚠️ Токен доступа логируется на уровне INFO

💬 Замечаний в коде: 2
  └ src/auth/oauth.py:48: Отсутствует валидация параметра state (CSRF уязвимость).
  └ src/auth/oauth.py:72: Чувствительный access_token выводится в логи.

🔗 Открыть Pull Request на GitHub

---

🧪 Запуск тестов

python3 -m unittest discover tests

---

📄 Лицензия

MIT