本项目是一个基于 Java 开发的简易工具，主要功能为通过 AI 对代码进行检测分析，并将检测结果自动推送至企业微信，帮助团队快速获取代码质量反馈。支持通过配置与 GitLab 集成，可响应代码相关事件触发检测流程。
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代码检测：基于配置的 AI 模型对单次提交各个文件中的删减代码进行检测（如代码规范、潜在问题等）
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通知推送：将检测结果实时发送至企业微信指定机器人
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GitLab 集成：通过 GitLab WebHook 触发代码检测流程
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可在CodeProcessingService.generateFilePrompt加入单独规则。（如特别检查不能出现魔法值赋值）
项目核心配置通过 application.properties 文件管理，关键配置及说明如下：
| 配置项 | 中文备注 |
|---|---|
server.port=8010 |
应用服务的 WEB 访问端口 |
spring.ai.dashscope.api-key=xxx |
阿里云 DashScope AI 服务的 API 密钥 |
spring.ai.dashscope.chat.options.model=qwen3-coder-plus |
用于代码检测的 AI 模型（此处为通义千问代码模型） |
spring.ai.dashscope.chat.options.temperature=0.3 |
AI 生成结果的随机性参数（值越低越稳定） |
spring.ai.dashscope.chat.options.topP=0.3 |
AI 生成结果的多样性参数（值越低结果越集中） |
spring.ai.dashscope.read-timeout=30000 |
AI 服务请求的读取超时时间（单位：毫秒） |
gitlab.base-url=http://xxx |
GitLab 服务的基础访问地址 |
gitlab.private-token=xxx |
访问 GitLab 的私有令牌（用于 API 调用权限） |
gitlab.webhook.secret=xxx |
GitLab WebHook 的签名密钥（用途保持与 GitLab 配置一致） |
gitlab.webhook.endpoint=/gitlab/webhook |
接收 GitLab WebHook 请求的接口路径 |
wechat.webhook-url=xxx |
企业微信机器人的 WebHook 地址（用于发送通知） |
app.code-inspect.enabled=true |
是否启用代码检测功能（true 为启用） |
app.code-inspect.ignore-file-types=xxx |
代码检测时忽略的文件类型（如.md、.txt 等） |
app.code-inspect.max-code-lines=1000 |
单次单个文件检测的最大代码行数限制 |
app.code-inspect.timeout-seconds=60 |
代码检测的超时时间（单位：秒） |
logging.level.root=INFO |
根日志级别（INFO 为基本信息输出） |
logging.level.com.company.gitlab=DEBUG |
项目内 GitLab 相关模块的日志级别（DEBUG 为详细输出） |
logging.level.org.gitlab4j=WARN |
GitLab4j 工具包的日志级别（WARN 为仅输出警告及以上信息） |
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安装 JDK 17 及以上版本
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确保网络可访问配置中的 GitLab 地址、AI 服务地址（DashScope）及企业微信 API 地址
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复制项目中的
application.properties模板（若有）或直接修改现有文件 -
填写必填配置项：
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替换
spring.ai``.dashscope.api-key为有效的 DashScope API 密钥 -
配置
gitlab.base-url和gitlab.private-token以连接目标 GitLab -
替换
wechat.webhook-url为实际的企业微信机器人 WebHook（需在企业微信中创建机器人获取）
- 可选配置调整：
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根据需求修改
app.code-inspect.ignore-file-types调整忽略文件类型 -
调整
spring.ai``.dashscope.chat.options.temperature等参数优化 AI 检测效果
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通过 Maven 构建项目：
mvn clean package -DSkipTests -
运行 jar 包：
java -jar 项目打包后的jar文件名.jar -
验证启动：访问
http://localhost:8010确认服务启动成功(可在日志看到git版本信息)
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功能：负责获取待检测代码（如从 GitLab 拉取指定文件 / 分支）、调用 AI 服务进行检测、处理检测结果
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核心逻辑：根据配置的检测范围（排除忽略文件类型），当触发检测事件（如 GitLab 提交事件）时，提取代码内容并调用 AI 模型分析，生成检测报告
- 功能：将代码检测模块生成的报告转换为企业微信支持的格式（如文本、Markdown），通过企业微信 WebHook 发送
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功能：接收 GitLab 发送的 WebHook 请求（如代码提交、合并请求事件），触发代码检测流程
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安全机制：通过
gitlab.webhook.secret验证请求合法性（具体验证逻辑需结合代码实现）
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敏感配置（如 API 密钥、私有令牌）请勿提交至代码仓库，建议使用环境变量或配置中心管理
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若 AI 检测超时，可适当调整
app.code-inspect.timeout-seconds和spring.ai``.dashscope.read-timeout
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申请 API Key：获取调用阿里云大模型的凭证，是 AI 代码检测功能的基础
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配置 GitLab Webhooks：建立代码提交与检测系统的联动，实现自动触发检测
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修改配置文件：将 API Key、GitLab 信息等关键参数录入系统配置
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配置 Java 环境：搭建项目运行的基础环境（项目依赖 Java 17）
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启动测试：验证全流程是否通畅，包括代码提交→检测触发→结果通知的完整链路
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支持更多代码检测维度（如性能问题、安全漏洞）
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优化企业通知方式（如引入叮叮机器人通知）
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增加手动触发检测的接口
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集成更多代码仓库（如 GitHub、Gitee）