PythonAI
基于 GitLab CI/CD 与 DeepSeek 的 AI Code Review 自动化方案
基于 GitLab CI/CD 流水线与 DeepSeek 大语言模型实现自动化代码审查。通过配置 GitLab Runner 运行 Python 脚本，在合并请求触发时自动获取代码差异并调用 DeepSeek API 进行分析，最终将审查意见以评论形式发布回 MR 页面。该方案旨在降低人工审查成本，提升代码质量与团队效率，支持自定义 Prompt 以适应不同技术栈需求。
基于 GitLab CI/CD 流水线与 DeepSeek 大语言模型实现自动化代码审查。通过配置 GitLab Runner 运行 Python 脚本，在合并请求触发时自动获取代码差异并调用 DeepSeek API 进行分析，最终将审查意见以评论形式发布回 MR 页面。该方案旨在降低人工审查成本，提升代码质量与团队效率，支持自定义 Prompt 以适应不同技术栈需求。
[图片：代码审查结果示例]
本方案旨在解决手动代码审查（Code Review）耗时耗力、标准不一的问题。通过利用 GitLab 自带的 CI/CD 功能，在开发者创建合并请求（Merge Request, MR）时自动触发一个流水线任务。该任务会提取 MR 中的代码变更，调用 DeepSeek API 模型进行分析，并将 AI 生成的审查意见以评论的形式自动发布回 MR 页面，从而为人工审查提供有价值的参考，提升代码质量和团队效率。
进入需要集成此功能的 GitLab 项目：
在项目代码库的根目录下，创建以下两个文件：
import os
import requests
import json
# --- 1. 从 CI/CD 环境变量中获取配置 ---
GITLAB_API_URL = os.environ.get("CI_API_V4_URL")
PROJECT_ID = os.environ.get("CI_PROJECT_ID")
MR_IID = os.environ.get("CI_MERGE_REQUEST_IID")
GITLAB_TOKEN = os.environ.get("GITLAB_ACCESS_TOKEN")
DEEPSEEK_API_KEY = os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY")
def check_env_vars():
"""检查所有必要的环境变量是否存在"""
if not all([GITLAB_API_URL, PROJECT_ID, MR_IID, GITLAB_TOKEN, DEEPSEEK_API_KEY]):
print("Error: Missing one or more required environment variables.")
exit(1)
# --- 2. 与 GitLab API 交互 (无变动) ---
def get_mr_changes():
url = f"{GITLAB_API_URL}/projects/{PROJECT_ID}/merge_requests/{MR_IID}/changes"
headers = {"PRIVATE-TOKEN": GITLAB_TOKEN}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=20)
response.raise_for_status()
changes = response.json().get('changes', [])
return "\n".join([change['diff'] for change in changes])
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Error fetching MR changes from GitLab: {e}")
return None
def post_review_to_gitlab():
url =
headers = {: GITLAB_TOKEN}
body =
data = {: body}
:
response = requests.post(url, headers=headers, data=data, timeout=)
response.raise_for_status()
()
requests.exceptions.RequestException e:
()
():
api_url =
headers = {
: ,
:
}
prompt =
payload = {
: ,
: [{: , : prompt}],
: ,
: ,
:
}
:
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(payload), timeout=)
response.raise_for_status()
result = response.json()
review_content = result[][][][]
review_content
requests.exceptions.RequestException e:
detailed_error_message =
()
detailed_error_message
(KeyError, IndexError) e:
detailed_error_message =
()
detailed_error_message
__name__ == :
check_env_vars()
()
diff_content = get_mr_changes()
diff_content diff_content.strip():
()
exit()
()
review_result = call_deepseek_api(diff_content)
review_result:
post_review_to_gitlab(review_result)
:
post_review_to_gitlab()
exit()
stages:
- review
.python-base:
image: python:3.9-slim
before_script:
- pip install requests
ai_code_review:
extends: .python-base
stage: review
script:
- python ai_review.py
rules:
- if: '$CI_PIPELINE_SOURCE == "merge_request_event"'
[图片：MR 评论示例]
可以点击 MR 页面的 "Pipelines" 标签页，查看 ai_code_review job 的运行状态和日志。
[图片：Pipeline 日志示例]
创建 MR 后，GitLab 会自动启动一个新的流水线。
[图片：流水线触发示例]
ai_review.py 脚本中的 prompt 是整个系统的核心。可以根据团队的技术栈（如 Java, Go, Frontend）和编码规范，对 Prompt 进行深度定制，以获得更精准的审查结果。
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