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# Code Review 速度追踪器 一个综合平台，用于监控 PR 健康状况、审查周转时间、审查深度，并将审查速度与 Bug 引入率进行关联分析。 ## 功能特性 - **PR 速度追踪** — 等待时间、审查周转时间、合并耗时及 P50/P75/P99 分布 - **审查深度分析** — 每个PR的评论数、行内评论比例、覆盖率 %、随意批准检测 - **Bug 关联分析** — 将审查速度/深度/规模与 Bug 引入率联系起来的统计分析 - **瓶颈检测** — 审查者积压、低效日、停滞的 PR、规模阈值 - **智能建议** — 具有可操作性、数据驱动的改进审查质量的建议 - **模式分析** — 团队结对、知识集中度、巴士因子（Bus Factor）检测 ## 快速开始 ``` # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 植入 demo 数据（12 周内共计 200 个 PR） python -m cli.main seed --prs 200 --weeks 12 # 启动 API server（端口 8094） python -m cli.main serve # 查看 metrics python -m cli.main metrics --velocity python -m cli.main metrics --depth python -m cli.main metrics --bugs # 显示 bottlenecks python -m cli.main bottlenecks # 获取 recommendations python -m cli.main recommendations # 生成周报 python -m cli.main report --weekly # 导出数据 python -m cli.main export --format json ``` ## 架构 ``` code-review-velocity-tracker/ ├── src/ │ ├── models/ # Data models + SQLite storage │ ├── integration/ # GitHub client (mock) + event processor │ ├── analytics/ # Velocity, depth, bug correlation, bottlenecks │ ├── recommendations/ # Advisor + pattern analysis │ └── api/ # FastAPI REST server ├── dashboard/ # Dark-mode SPA (CSS-only charts) ├── cli/ # Command-line interface ├── tests/ # 50+ tests └── docs/ # Documentation ``` ## API 接口 | Method | Endpoint | 描述 | |--------|----------|-------------| | GET | `/api/prs` | 列出带有过滤条件的 PR | | GET | `/api/prs/{id}` | PR 详情，包含 reviews、comments 和风险评分 | | GET | `/api/metrics/velocity` | 速度指标 | | GET | `/api/metrics/depth` | 审查深度指标 | | GET | `/api/metrics/bugs` | Bug 关联指标 | | GET | `/api/bottlenecks` | 瓶颈分析 | | GET | `/api/recommendations` | 具有可操作性的建议 | | GET | `/api/dashboard` | 聚合的仪表板数据 | | GET | `/api/trends` | 每周/每月趋势 | | GET | `/api/reviewers` | 审查者工作负载与统计 | | GET | `/api/authors` | 作者统计数据 | | GET | `/api/health` | 系统健康状态 | | POST | `/api/data/seed` | 初始化演示数据 | | POST | `/api/webhook/github` | Webhook 接收器 | ## 技术栈 - **后端:** Python 3.12+, FastAPI, Pydantic v2 - **存储:** SQLite (零配置) - **分析:** 纯 Python (statistics 模块，无需 pandas/numpy) - **前端:** 原生 HTML/CSS/JS (暗黑模式，纯 CSS 图表) - **测试:** pytest (50+ 项测试) ## 设计原则 1. **数据驱动** — 每条建议均有统计相关性支持 2. **可操作性** — 不仅提供指标，更提供应对措施 3. **团队为核心** — 关注团队整体健康，而非个人监视 4. **无责备文化** — 瓶颈是系统性问题，而非个人问题 5. **统计严谨性** — 皮尔逊相关性、置信水平 6. **可配置** — 阈值与规则均可自定义

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