#LLM #LLM_agent

👋 Привет!
А вы используете AI в работе с кодом?
Поставьте ➕ если да, ➖ если нет.

Я каждый день работаю с AI — учусь, ускоряю задачи. Но однажды столкнулся с проблемой: когда проект становится большим, просто «скидывать» куски кода в чат уже не работает. Код усложняется, взаимосвязей становится всё больше, и ручное ревью уже не спасает.

🔍 Решение:
Я собрал собственного AI-агента для code-review. Он реально экономит время и находит те ошибки, которые легко пропустить!

---
🚀 Что умеет агент?
- Анализ одного файла:
Находит баги, антипаттерны, предлагает улучшения, выдает вердикт 👍/👎
- Мульти-обзор:
Анализирует сразу несколько файлов, видит архитектурные слабости, даёт рекомендации по проекту.
- Работа с большими файлами:
Сам режет код на чанки (токены), не боится крупных скриптов 📏
- Краткие конспекты:
Быстро формирует 5–7 пунктов по содержанию: что делает, что вызывает вопросы 📝
- Надёжность и удобство:
Работает через OpenAI API, обрабатывает ошибки, поддерживает прокси через .env.
- Простой запуск:

make review FILES="путь/к/файлу1.py путь/к/файлу2.js ..."

Как устроено внутри?

1️⃣ Загрузка конфигурации и валидация доступа
2️⃣ Нарезка больших файлов с помощью tiktoken
3️⃣ Промпты для OpenAI по каждому куску
4️⃣ Сбор и объединение результатов
5️⃣ Лог ошибок и рекомендаций прямо в консоль


👨‍💻 Личный опыт
Агент реально экономит время: находит то, что пропускаю сам, видит архитектурные «дыры», помогает с рефакторингом. Важно: AI — это ассистент, а не замена, но с таким помощником продуктивность растёт заметно! ⚡️

💬 Хотите попробовать?
Ссылка на репозиторий - https://github.com/AndreyChuyan/AI-Code-Reviewer

Пишите мне в личку https://news.1rj.ru/str/Andrey_Chuyan «👀» — помогу с настройкой 👌

В комментарии к этому посту — результат анализа одного из моих проектов этим агентом.

#юмор
Руководитель: А давай внедрим DevOps SRE? На хабре статей почитаешь как, разберешься.
Инженер: ...

#юмор
В этом наша стратегия!