TriiiTechnologiesLLC/llm-code-analyzer
GitHub: TriiiTechnologiesLLC/llm-code-analyzer
一个使用 Ollama 对 ZIP 归档进行自动化代码安全与质量分析的 Node.js CLI 工具。
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# 🛡️ 代码分析器
**使用 Ollama 对 ZIP 归档文件进行自动化代码安全与质量分析。**
`zip-code-analyzer.js` 是一个 Node.js CLI 工具，用于从 ZIP 归档中提取代码文件，使用本地大型语言模型（Ollama）分析其安全漏洞和逻辑错误，并生成结构化报告。
### ✨ 功能
* **🗜️ ZIP 归档支持：** 直接分析 `.zip` 文件中的代码，无需手动解压。
* **🧩 智能分块：** 根据行完整性自动将大文件拆分为可管理的块，以尊重模型上下文限制。
* **🔄 多遍分析：**
1. **分块分析：** 对各个代码段进行特定问题分析。
2. **文件综合：** 将分块结果合并为每个文件的完整报告。
* **📊 灵活报告：** 将分析结果导出为 **Markdown（`.md`）** 和 **JSON（`.json`）**。
* **⚙️ 可配置：** 通过 `.env` 完全自定义（模型、超时、分块大小、扩展名等）。
* **🔒 本地处理：** 全程通过 Ollama 在本地运行，确保源代码隐私。
## 📋 先决条件
1. **Node.js：** 推荐版本 14 或更高。
2. **Ollama：** 必须已安装并本地运行。
* [下载 Ollama](https://ollama.ai/download)
* 确保已安装模型（默认模型为 `gpt-oss:20b`）。
* **在启动分析器前运行 Ollama：**
ollama serve
## 🚀 安装
1. **克隆或下载仓库：**
git clone
cd
2. **安装依赖：**
npm install
*必需包：* `dotenv`、`adm-zip`、`axios`
3. **创建环境文件：**
复制默认环境配置：
cp .env.example .env
*(或根据下方“配置”部分手动创建 `.env` 文件。)*
## ⚙️ 配置
编辑项目根目录下的 `.env` 文件以自定义行为。
| 变量 | 描述 | 默认值 |
| :--- | :--- | :--- |
| `OLLAMA_HOST` | Ollama API 服务器地址 | `http://localhost:11434` |
| `OLLAMA_MODEL` | 使用的 LLM 模型 | `gpt-oss:20b` |
| `MAX_FILE_SIZE_KB` | 触发分块的最大文件大小（KB） | `100` |
| `CHUNK_SIZE_KB` | 每块大小限制（KB） | `40` |
| `ALLOWED_EXTENSIONS` | 允许的文件扩展名（逗号分隔） | `.js,.jsx,.ts,.php...` |
| `ENABLE_REPORTING` | 启用/禁用报告生成 | `false` |
| `OUTPUT_FORMATS` | 导出格式（逗号分隔，`md`、`json`） | `md` |
| `REPORT_PREFIX` | 生成报告的文件名前缀 | `analysis_report` |
| `TIMEOUT` | API 请求超时（秒） | `3600` |
**示例 `.env`：**
```
OLLAMA_HOST=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=gpt-oss:20b
MAX_FILE_SIZE_KB=100
CHUNK_SIZE_KB=40
ALLOWED_EXTENSIONS=.js,.py,.ts
ENABLE_REPORTING=true
OUTPUT_FORMATS=md,json
```
## 🏃 使用
在命令行中运行分析器，传入目标 ZIP 文件的路径。
```
node zip-code-analyzer.js /path/to/target-archive.zip
```
### 示例输出日志
```
🚀 Zip Code Analyzer Initialized
📂 Target: my-project.zip
🤖 Model: gpt-oss:20b
📄 Reporting: Enabled
📏 Chunk Size: 40KB
━━━━━...
🔍 Processing: src/app.js
📄 Analyzing single file (25.4KB)
✅ Analysis Preview:
──────────────────────────────────────────────
- Security Risk: Hardcoded API key found in line 45.
- Logic Error: Potential infinite loop in async fetch.
──────────────────────────────────────────────
🔍 Processing: src/utils/helper.ts
📦 Large file detected (150.2KB). Chunking...
> Chunk 1/4...
> Chunk 2/4...
> Synthesizing summary...
💾 Markdown report saved to: analysis_report_2023-10-27T10-00-00.md
💾 JSON report saved to: analysis_report_2023-10-27T10-00-00.json
🏁 Process Complete.
```
## 🛠️ 工作原理
### 1. 文件过滤
脚本扫描 ZIP 归档并根据 `ALLOWED_EXTENSIONS` 过滤文件，自动跳过二进制文件。
### 2. 分块逻辑
如果文件大小超过 `MAX_FILE_SIZE_KB`：
1. 按行拆分内容（`splitContentByLines`）。
2. 每个分块独立由 LLM 分析，确保不超出上下文限制。
3. **综合提示** 将所有分块分析合并为单个文件摘要。
### 3. 报告
若 `ENABLE_REPORTING` 为真：
* **Markdown：** 包含统计信息和每个文件的详细分析的可读摘要。
* **JSON：** 供 CI/CD 集成的机器可读数据结构。
## ⚠️ 安全提示
尽管该工具在本地运行，但仍需注意以下事项：
* **代码隐私：** 你的代码会被发送到本地 Ollama 实例，请确保 Ollama 主机安全。
* **敏感数据：** 避免分析包含硬编码密钥、API 密钥或个人身份信息（PII）的 ZIP 文件，因为 LLM 可能无意中记忆模式或记录日志。
* **依赖项：** 确保所有 npm 依赖（`adm-zip`、`axios`、`dotenv`）保持更新。
## 📜 许可证
本项目采用 MIT 许可证。
## 🤝 贡献
欢迎 Star！
欢迎分叉本仓库并提交 Pull Request。需要改进的领域包括：
* 支持更多压缩格式（`.tar.gz`、`.rar`）。
* 优化 LLM 提示以适配特定语言规范。
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