Тестирую самописный "autocoder".
Вроде бы работает, через недельку в опенсорс скину (еще фото в комментарии)
Что делает:
- Автопоиск трендовых репозиториев — находит популярные open-source проекты на GitHub по заданным языкам (Python, JS, TS, Go, Rust), фильтруя по звёздам, активности и чёрному списку
- Умный отбор issues — AI оценивает каждый issue по 10-балльной шкале (ясность, объём, осуществимость, безопасность), отсеивая сложные и уже занятые
- Параллельный анализ батчами — issues обрабатываются пачками по 5 штук, до 5 батчей параллельно, что кратно ускоряет отбор
- Изучение правил проекта — автоматически читает CONTRIBUTING.md, README, шаблоны PR и извлекает требования: линтер, тесты, формат коммитов, changelog
- Детекция языка проекта — определяет на каком языке пишут issues, коммиты и PR (английский, китайский, русский и т.д.) и генерирует всё на этом языке
- Анализ ожиданий мейнтейнеров — изучает 30 merged и 10 closed PR, извлекает паттерны ревью, deal-breakers, предпочтения по стилю и размеру PR
- Кэширование анализа мейнтейнеров — результаты кэшируются per-repo на день, повторные запуски не тратят API-вызовы впустую
- Параллельная разведка кодовой базы — 5 AI-агентов одновременно изучают структуру проекта, код issue, тесты, CI/CD и похожие паттерны
- Написание фикса через Claude Opus — AI пишет минимальный патч (до 100 строк diff), получая на вход контекст разведки, правила проекта и предпочтения мейнтейнеров
- Обязательное code review перед PR — второй AI (z.ai) проверяет фикс по чеклисту (корректность, минимальность, стиль, безопасность) и выносит вердикт APPROVE/REJECT
- Автогенерация PR — title в формате conventional commits, body на языке проекта, коммит-сообщение на языке коммитов проекта, ссылка Fixes #N для автозакрытия
- Мониторинг открытых PR — отслеживает комментарии ревьюеров и генерирует ответы на языке собеседника - PR Dashboard — цветная консольная панель со статусами CI, ревью, конфликтами и рекомендациями по каждому PR
- Двухуровневая AI-архитектура — Claude (Anthropic) пишет код, z.ai (glm-5) делает review и аналитику — разделение ответственности между моделями
- Защита от ошибок — лимит 4 PR в день, максимум 100 строк diff, откат при REJECT ревью, запрет force push, rate limit GitHub API
- Bash 3+ совместимость — работает на macOS из коробки без coreutils, GNU sed и других зависимостей - 9 специализированных промптов — отдельные инструкции для каждого этапа: скоринг, фикс, ревью, описание PR, ответы на комментарии и т.д.
- Устойчивость к сбоям — retry с экспоненциальным backoff, fallback-шаблоны при недоступности AI, трёхуровневый парсинг JSON из ответов модели
