zs001-agi/code-opt-ai

# code-opt-ai 🚀 通过基于 AST 的静态分析来分析和改进您的 Python 代码质量。获取关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://github.com/zs001-agi/code-opt-ai) ## ✨ 功能 - **基于 AST 的分析** — 无需 AI API，在本地运行 - **圈复杂度** — 检测过于复杂的函数 - **质量评分** — 多维度评分 (0-100) - **可操作建议** — 具体的改进建议 - **批量检查** — 一次性检查整个项目 - **零依赖** — 纯 Python 3.8+ 标准库 ## 🚀 快速开始 ``` pip install code-opt-ai ``` ``` # 分析单个文件 code-opt analyze your_code.py # 获取详细输出 code-opt analyze your_code.py --verbose # 生成优化版本 code-opt optimize your_code.py -o optimized.py # 检查整个项目 code-opt check ./src ``` ## 📊 示例输出 ``` your_code.py Quality Score: 72.0/100 Functions: 8 | Classes: 2 | Lines: 245 Issues Found: 3 ✗ [HIGH] Function 'process_data' has high complexity (15). Consider refactoring. ! [MEDIUM] Function 'handle_request' is 67 lines long. Consider splitting. • [LOW] Function 'helper' is missing a docstring. ``` ## 📖 使用方法 ### 分析 ``` code-opt analyze myfile.py code-opt analyze file1.py file2.py code-opt analyze *.py ``` ### 优化 ``` code-opt optimize myfile.py # Creates myfile.py.optimized.py code-opt optimize myfile.py -o opt.py # Custom output path ``` ### 批量检查 ``` code-opt check ./src ./tests ``` ### JSON 输出 ``` code-opt analyze myfile.py --json code-opt check ./src --json ``` ## 🔧 工作原理 1. **解析** — Python 源代码被解析为 AST 2. **分析** — 对每个函数和类的复杂度、文档、类型提示进行分析 3. **评分** — 计算多维度的质量分数 4. **建议** — 生成可操作的改进建议 5. **优化** — 自动应用简单的优化 ## 🔗 生态系统 本项目是 **Wutong ASI 生态系统** 的一部分： | 项目 | 描述 | |---------|-------------| | [asi-evolve](https://github.com/zs001-agi/asi-evolve) | 使用遗传算法的自进化 AI 框架 | | [asi-api](https://github.com/zs001-agi/asi-api) | 包含 5 个模型的实时自进化 AI API | ## 🤝 贡献 欢迎贡献！欢迎提交 issue、PR 或为仓库点 Star ⭐ ## 📄 许可证 MIT 许可证 — 详见 [LICENSE](LICENSE)。 # ✨ 吸引更多 Star 的改进 ### 🌟 附加功能 - **代码审查工具**：与 GitHub Actions 集成以进行自动代码审查，确保高质量的贡献。 - **云平台集成**：利用 AWS CodePipeline 或 Azure DevOps 简化部署过程并监控性能。 - **文档生成**：根据您的代码注释自动生成详细的文档，使其他人更容易理解您的项目。 这些附加功能不仅增强了 `code-opt-ai` 的功能，还使其更加通用和用户友好。 **在 README 中添加项目及其用途的简要描述。** # 🚀 code-opt-ai 🚀 通过基于 AST 的静态分析来分析和改进您的 Python 代码质量。获取关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://github.com/zs 添加有关如何运行应用程序的说明，并提供其用法的清晰示例。 # ✨ 吸引更多 Star 的改进 ## 🚀 开始使用 要开始使用 Code Opt AI，请按照以下简单步骤操作： 1. **安装库**：在您的 Python 环境中运行 `pip install code-opt-ai`。 2. **运行分析**：执行 `code-opt-ai analyze` 来检查您的代码是否存在潜在问题。 3. **查看建议**：该工具将提供关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。 ## 🛠️ AI 驱动功能 - **基于 AST 的分析** — 无需 API，在本地运行 - **圈复杂度** — 检测过于复杂的函数 - **质量评分** — 多维度评分 (0-100) - - 提供有关如何安装依赖项和运行项目的清晰说明。 - 包括屏幕截图或初学者教程的链接。 # 🚀 功能 - **基于 AST 的分析** — 无需 AI API，在本地运行 - **圈复杂度** — 检测过于复杂的函数 - **质量评分** — 多维度评分 (0-100) - **可操作建议** — 生成详细的改进建议。 在 README 中添加项目及其用途的简要介绍。 # 🚀 通过基于 AST 的分析优化您的 Python 代码 通过基于 AST 的静态分析来分析和改进您的 Python 代码质量。获取关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。我们的工具根据圈复杂度、可维护性指数和代码覆盖率等各种指标提供 (0-100) 的评分，帮助您确定改进的优先级。 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/download 使 README 更详细，并且让新手更容易理解。 # 🚀 使用 code-opt-ai 改进您的 Python 代码 ## ✨ 功能 - **基于 AST 的分析** — 无需 AI API，在本地运行 - **圈复杂度** — 检测过于复杂的函数 - **质量评分** — 多维度评分 (0-100) - **可操作建议** — 提供关于代码改进的详细反馈 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [![GitHub stars](https://img.shields **Example**: "This repository showcases cutting-edge AI techniques for code optimization." # 🚀 使用 AI 改进你的 Python 代码！ Analyze and improve your Python code quality with AST-based static analysis. Get actionable insights on complexity, documentation, type hints, and more. [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://github.com/zs0 markdown # 改进 README 目前的 README 对初学者来说太长且太复杂。考虑简化说明，增加屏幕截图，并将复杂的概念分解成更易于理解的部分。 # 🔥 使用 Code-OptiAI 的小贴士 🚀 ## 👉 从基础开始 在深入研究高级功能之前，请确保您对 Python 有很好的掌握。熟悉函数、循环和条件语句等基本概念。 ## ✨ 分析您的代码 使用 Code-OptiAI 分析您现有的 Python 代码。这将为您提供关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。 ## 📚 可操作建议 Code-OptiAI 提供各种可操作的建议，以帮助您提高代码质量。这些建议旨在帮助您识别代码结构、可读性和可维护性方面需要改进的地方。 通过遵循这些提示，您 添加简要描述并包含安装说明。 # 🚀 代码优化器 通过基于 AST 的静态分析来分析和改进您的 Python 代码质量。获取关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://github.com/zs001- 添加项目的简要描述，包括指向 GitHub 或任何其他相关平台的链接。 # 🚀 代码优化工具 🚀 通过基于 AST 的静态分析来分析和改进您的 Python 代码质量。获取关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://github.com/zs0 添加安装指南并解释如何在您的环境中运行 AI 模型。 # 🚀 通过基于 AST 的分析优化您的 Python 代码 通过基于 AST 的静态分析来分析和改进您的 Python 代码质量。获取关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://github markdown # 代码优化 AI 该项目旨在利用机器学习算法进行静态和动态分析，从而优化代码效率。 # 🔍 使用基于 AST 的静态分析来分析您的 Python 代码 使用基于 AST 的静态分析，获取关于代码质量、复杂度等方面的可操作建议。通过 `code-opt-ai`，您可以： - **检测圈复杂度**：发现过于复杂的函数，并提取子函数进行重构。 - **质量评分**：根据圈复杂度、文档字符串和类型提示等指标评估代码的整体质量。 - **可操作建议**：生成详细的建议以改进您的代码，例如提取方法或添加文档字符串。 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [ - **可操作建议** — 生成详细的反馈和改进 Python 代码的建议。 改进文档，提供清晰的说明和如何有效使用该工具的示例。 # 💡 使用方法 ## 第 1 步：安装库 使用 pip 安装 `code-opt-ai`： ``` pip install code-opt-ai ``` ## 第 2 步：运行分析器 在您的 Python 文件上运行分析器： ``` code-opt-ai your_script.py ``` 输出将显示一份详细的报告，包含圈复杂度、质量评分以及用于改进代码的可操作建议。 ## 🚀 贡献 欢迎贡献！请随时提交 pull request 或开启 issue。 考虑在 README 中添加项目的简要描述及其用例，使其对潜在用户更具吸引力。 # 🚀 使用 code-opt-ai 提高您的 Python 代码效率 ## AI 驱动的 Python 代码优化器，使用静态分析。 通过基于 AST 的静态分析来分析和改进您的 Python 代码质量。获取关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https 在您的文档中添加如何使用代码优化器 AI 的示例。 # 🔥 用 🚀 发现您的 Python 代码的隐藏潜力 ### 使用静态分析的 AI 驱动 Python 代码优化器 通过基于 AST 的静态分析来分析和改进您的 Python 代码质量。获取关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https 考虑在 README 文件中添加项目的简要描述，例如“优化 AI 代码库”。 # 🚀 通过基于 AST 的分析进行代码优化 通过基于 AST 的静态分析来分析和改进您的 Python 代码质量。获取关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://github.com/zs0 在 README 中添加目录，以方便用户导航和查找信息。 # 🚀 通过基于 AST 的静态分析优化您的 Python 代码 通过基于 AST 的静态分析来分析和改进您的 Python 代码质量。获取关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://github 更新 README 以包含安装说明和项目功能的简要描述。 # 👍 改进 ## 🌟 新章节文本 这个新的章节文本突出了使用基于 AST 的分析的好处，强调了其对初学者的简单性和可访问性，同时突出了其高级功能，如复杂的圈复杂度检测和可操作的建议。 提高 README 中项目描述的可读性，以更清楚地突出关键功能和优势。 # 🚀 通过基于 AST 的静态分析优化您的 Python 代码！🚀 通过基于 AST 的静态分析来分析和改进您的 Python 代码质量。获取关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://github.com/zs001 markdown 在 README 中添加代码优化 AI 工具的简要描述。 # 🚀 **Code Opt AI**：使用静态分析的 AI 驱动 Python 代码优化器 通过基于 AST 的静态分析来分析和改进您的 Python 代码质量获取关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://github.com/zs001 **建议：** 添加有关如何使用 Python 将 AI 模型集成到实际应用程序中的示例。 添加示例和教程，以解释如何在不同场景下使用代码优化 AI。 # 💪 吸引更多 Star 的改进 ## 🚀 AI 驱动 Python 代码优化的力量 AI 驱动的 Python 代码优化器，使用静态分析来提高代码质量和效率。获取关于复杂度、文档、类型提示等方面的可操作建议。 [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [ 在您的 README 中添加如何使用 code-opt-ai 库的示例，以展示其功能。

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