基于知识库 + LLM 的 Code Review 导师## 概述1. 结合专业知识库与 LLM 能力，为开发团队提供智能化的代码审查指导2. 作为 Code Review 导师，不仅提供全语言代码审查，更能基于知识库积累的最佳实践，为团队定制专属审查标准和重点关注领域3. 通过知识库的持续积累和 LLM 的深度学习，CR-Mentor 能有效提升团队代码质量，显著降低约 50% 的审查时间和错误率## Demohttps://github.com/user-attachments/assets/6a553afc-a28f-4b21-9b1a-e1b39f57f778## 核心功能- 📋 【】: 基于知识库沉淀的最佳实践，支持自定义仓库级别的代码审查规范- 🤖 【】: 结合知识库经验与 LLM 分析，对单文件代码变更提供专业评分和改进建议- 🚀 【】: 基于所有文件代码变更，通过 LLM 提供包含、和的综合审查报告- 🌍 【】: 支持所有主流编程语言的智能 Code Review- 🔄 【】: 无缝对接 GitHub 工作流，实现自动化 Code Review- 🌐 【】: 支持自定义 Code Review 反馈的语言## 技术栈- 🔥 使用 Next.js 构建现代化 Web 应用- 🎨 使用 实现优雅的响应式设计- 🔐 使用 提供安全可靠的用户认证- 📦 使用 实现高性能数据存储- 🔗 使用 实现 GitHub 深度集成- 🧠 使用 构建智能 LLM 工作流## 未来计划- [ ] 构建专业的代码审查知识库，沉淀团队最佳实践- [ ] 基于知识库优化代码审查建议的展示方式- [ ] 开发智能代码审查模板系统，支持多场景定制- [ ] 实现基于知识图谱的代码审查任务分配- [ ] 打造协同审查平台，支持多人实时评论与讨论- [ ] 集成智能代码质量分析，自动识别潜在问题- [ ] 持续优化 LLM 模型，提升建议质量和响应速度- [ ] 深度整合主流代码托管平台(如 GitHub、GitLab)- [ ] 构建审查数据分析系统，生成深度洞察报告- [ ] 完善知识库管理功能，实现经验智能复用- [ ] 支持多语言知识库和文档体系