我独自开发了一个 AI 代码审查工具，历时三个月。以下是我的收获以及我为何开源它。

Source: Dev.to

问题

一个 PR 被打开后，放置几天，有人随便看一眼，敲下 “LGTM 👍” 并合并。几天后，生产环境因 SQL 注入漏洞而炸开锅——如果进行一次合适的审查，这个漏洞本可以在几秒钟内被发现。这样的情况随处可见——每个团队、每家公司，大家都知道它在发生。

我构建的内容

DevPulse 连接到你的 GitHub 或 GitLab 仓库，选取任意 PR，并在约 30 秒内完成一次完整的 AI 审查。它会提供具体、可操作的反馈，例如：

• “第 47 行 — 存在 SQL 注入漏洞，以下是代码片段以及修复方法。”
• “你在循环内部进行数据库调用——在负载下会导致服务器崩溃。”
• “这个 API 密钥被硬编码了——你以为以后会修复，但实际上不会。”

团队中的每位开发者都会收到基于其 PR 中实际发现的问题的 质量评分和等级（A+、A、B、C），帮助你了解谁始终编写干净代码，谁却经常凭 LGTM 通过。

点击任意开发者即可查看其完整档案——来自 GitHub/GitLab 的实时提交、PR 历史、贡献的仓库、他们引入的问题类别以及严重程度分布。

完整的 仓库扫描器 还能遍历整个代码库（不仅限于 PR），查找漏洞、过时的依赖以及已经潜伏数月的安全隐患。

技术栈

• 后端： Python、Django、Django REST Framework
• 前端： React + Vite，完全从零构建的自定义设计系统
• AI： Google Gemini API
• 集成： GitHub API 与 GitLab API（均已完整支持）

我独自构建时的收获

独自开发在开始时进展飞快，但到后期会非常残酷。第一个月我每天都在发布新功能；到了第三个月，我在后端、前端、AI Prompt 和 API 集成之间切换的时间，比实际编码的时间还多。

最难的并不是代码本身，而是独自做产品决策。每一个功能、设计选择和 API 设计都没有人可以讨论，导致不断自我怀疑。

这教会了我如何快速交付。单兵作战时没有 “让我先和团队确认一下” 的环节，你只能自己决定并实现。

为什么我开源它

一个人只能把东西做到有限的程度。产品已经可用，想法真实，问题也确实存在。现在它需要更多人参与。

我在寻找愿意帮助把它打造成真正有用工具的贡献者——不仅是修复 bug，而是一起定义它的未来。后端、前端、DevOps、设计、AI/ML——任何帮助都欢迎。如果你是对 LGTM 文化感到厌倦的开发者，克隆它、运行它、搞砸它，然后告诉我哪里有问题。

代码

• 后端 →
• 前端 →