近期用python语言开发了GitLab MR自动审查工具，集成SonarQube分析，分享本地模型实践经验。
核心功能
- GitLab代码扫描：自动监控MR，分析代码变更
- SonarQube集成：拉取代码质量报告，检查漏洞和覆盖率
- 多语言支持：Python、Java、JavaScript、Vue等 本地模型实践 模型对比 测试了几个本地模型，效果差异挺大： 模型 效果 备注 gpt-oss:120b ⭐⭐⭐⭐ 效果最好，能发现一些业务逻辑问题 qwen32b ⭐⭐⭐ 可以发现明显代码错误 deepseek70b ⭐⭐⭐ 介于两者之间 实际效果 使用gpt-oss:120b模型后：
- ✅ 能发现不太深层的业务问题
- ✅ 明显代码错误基本都能识别
- ✅ 整体审查效率确实有提升 典型审查输出 🤖 AI智能代码审查报告
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📋 MR信息: 优化用户认证模块
👤 作者: 开发者A
📊 审查状态: WARNING
🔍 发现问题: 5个 🎯 AI分析亮点:
✅ 语法检查: 发现 2 个问题
🔒 安全分析: 发现 1 个风险
🧠 逻辑分析: 发现 2 个业务逻辑问题 后续计划 - GitLab MR自动审查
- SonarQube集成
- SQL扫描功能（测试中）
- 对接商用模型API（预计效果会更好） 项目信息 开源，有兴趣的可以一起完善。大家有用过本地模型做代码审查的吗？效果怎么样？
- 项目地址
https://github.com/zzxCoding/ProjectMind-AI
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