是否曾经想要拥有完全在本地计算机上运行的、由人工智能驱动的代码审查器？在这个由两部分组成的教程中，我们将使用 ClientAI 和 Ollama 来构建它。
我们的助手将分析 Python 代码结构，识别潜在问题并提出改进建议 - 同时保持您的代码的私密性和安全性。
有关 ClientAI 的文档，请参阅此处；有关 Github Repo，请参阅此处。
我们的代码分析助手将能够：
所有这些都将在您的计算机上本地运行，为您提供人工智能辅助代码审查的能力，同时保持代码的完全隐私。
首先，为您的项目创建一个新目录：
mkdir local_task_planner cd local_task_planner
在 Ollama 支持下安装 ClientAI：
pip install clientai[ollama]
确保您的系统上安装了 Ollama。您可以从 Ollama 的网站获取。
现在让我们创建将代码写入其中的文件：
touch code_analyzer.py
从我们的核心导入开始：
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
每个组件都起着至关重要的作用：
分析代码时，我们需要一种干净的方式来组织我们的发现。以下是我们构建结果的方式：
@dataclass
class CodeAnalysisResult:
"""Results from code analysis."""
complexity: int
functions: List[str]
classes: List[str]
imports: List[str]
issues: List[str]
将此视为我们的代码分析成绩单：
现在进入实际的核心 - 让我们构建我们的代码分析引擎：
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)]
)
这个函数就像我们的代码侦探。它：
好的代码不仅仅是正确工作——它应该具有可读性和可维护性。这是我们的样式检查器：
mkdir local_task_planner cd local_task_planner
我们的风格检查器重点关注两个关键方面：
文档对于可维护的代码至关重要。这是我们的文档生成器：
pip install clientai[ollama]
这个帮手：
为了准备与人工智能系统集成的工具，我们需要将它们包装为 JSON 友好的格式：
touch code_analyzer.py
这些包装器添加了输入验证、JSON 序列化和错误处理，使我们的助手更加防错。
在这篇文章中，我们设置了环境，构建了我们的结果，并构建了我们将用作代理工具的函数。在下一部分中，我们将实际创建 AI 助手、注册这些工具、构建命令行界面并查看该助手的实际操作。
下一步是第 2 部分：构建助手和命令行界面。
要了解有关 ClientAI 的更多信息，请访问文档。
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以上是使用 ClientAI 和 Ollama 构建本地 AI 代码审查器的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
