是否曾經想要擁有完全在本地電腦上運行的、由人工智慧驅動的程式碼審查器？在這個由兩部分組成的教程中，我們將使用 ClientAI 和 Ollama 來建構它。
我們的助理將分析 Python 程式碼結構，識別潛在問題並提出改進建議 - 同時保持您的程式碼的隱私和安全性。
有關 ClientAI 的文檔，請參閱此處；有關 Github Repo，請參閱此處。
我們的程式碼分析助理將能夠：
所有這些都將在您的電腦上本地運行，為您提供人工智慧輔助程式碼審查的能力，同時保持程式碼的完全隱私。
首先，為您的專案建立一個新目錄：
mkdir local_task_planner cd local_task_planner
在 Ollama 支援下安裝 ClientAI：
pip install clientai[ollama]
確保您的系統上安裝了 Ollama。您可以從 Ollama 的網站取得。
現在讓我們建立將程式碼寫入其中的檔案：
touch code_analyzer.py
從我們的核心導入開始：
import ast
import json
import logging
import re
from dataclasses import dataclass
from typing import List
from clientai import ClientAI
from clientai.agent import (
Agent,
ToolConfig,
act,
observe,
run,
synthesize,
think,
)
from clientai.ollama import OllamaManager, OllamaServerConfig
每個組件都扮演著至關重要的角色：
分析程式碼時，我們需要一種乾淨的方式來組織我們的發現。以下是我們建構結果的方式：
@dataclass
class CodeAnalysisResult:
"""Results from code analysis."""
complexity: int
functions: List[str]
classes: List[str]
imports: List[str]
issues: List[str]
將此視為我們的程式分析成績單：
現在進入實際的核心 - 讓我們建立我們的程式碼分析引擎：
def analyze_python_code_original(code: str) -> CodeAnalysisResult:
"""Analyze Python code structure and complexity."""
try:
tree = ast.parse(code)
functions = []
classes = []
imports = []
complexity = 0
for node in ast.walk(tree):
if isinstance(node, ast.FunctionDef):
functions.append(node.name)
complexity += sum(
1
for _ in ast.walk(node)
if isinstance(_, (ast.If, ast.For, ast.While))
)
elif isinstance(node, ast.ClassDef):
classes.append(node.name)
elif isinstance(node, (ast.Import, ast.ImportFrom)):
for name in node.names:
imports.append(name.name)
return CodeAnalysisResult(
complexity=complexity,
functions=functions,
classes=classes,
imports=imports,
issues=[],
)
except Exception as e:
return CodeAnalysisResult(
complexity=0, functions=[], classes=[], imports=[], issues=[str(e)]
)
這個函數就像我們的程式碼偵探。它：
好的程式碼不僅僅是正確工作——它應該具有可讀性和可維護性。這是我們的樣式檢查器：
mkdir local_task_planner cd local_task_planner
我們的風格檢查器專注於兩個關鍵方面：
文件對於可維護的程式碼至關重要。這是我們的文檔產生器：
pip install clientai[ollama]
這個幫手：
為了準備與人工智慧系統整合的工具，我們需要將它們包裝為 JSON 友善的格式：
touch code_analyzer.py
這些包裝器增加了輸入驗證、JSON 序列化和錯誤處理，使我們的助手更加防錯。
在這篇文章中，我們設定了環境，建立了我們的結果，並建立了我們將用作代理工具的函數。在下一部分中，我們將實際建立 AI 助理、註冊這些工具、建立命令列介面並查看該助理的實際操作。
下一步是第 2 部分：建立助手和命令列介面。
要了解有關 ClientAI 的更多信息，請訪問文件。
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以上是使用 ClientAI 和 Ollama 建立本地 AI 程式碼審查器的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
