基于 AI 分析的多仓库代码效率评估系统，通过分析 Git 提交历史、代码质量和开发模式，为团队和个人提供全面的效率评估报告。
- 多维度分析：代码质量、生产力、协作、创新、维护等5个维度
- AI 驱动：使用 OpenAI/OpenRouter API 进行智能代码分析
- 综合评分：基于多个指标的综合评分系统
- 绩效等级：自动划分优秀、良好、一般、低于平均、较差等级
- 代码质量评估：AI 分析代码结构、可读性、最佳实践
- 复杂度分析：评估代码复杂度和维护难度
- 工作量评估：基于代码变更量和工作复杂度
- 技术栈识别：自动识别 Java、JavaScript、C++、Go 等技术栈
- 综合生产力计算：考虑代码产出、提交效率、文件影响、复杂度权重
- 技术栈调整：不同技术栈的生产力标准差异化
- 净代码产出：新增代码减去删除代码的真实产出
- 提交效率：避免频繁小提交的优化建议
- 多仓库支持：同时分析多个 Git 仓库
- 员工映射：支持多邮箱映射，准确识别员工贡献
- 团队统计：团队整体表现和分布分析
- 个性化报告：针对个人和团队的详细报告
- 多种格式：JSON、HTML、PDF 格式报告
- 可视化图表：绩效分布、仓库活跃度、员工评分等图表
- 关键发现：自动生成关键发现和改进建议
- 详细分析：包含代码质量、生产力、协作等详细指标
- Python 3.9+
- Git
- OpenAI API Key 或 OpenRouter API Key
- 克隆仓库
git clone <repository-url>
cd git_ai_analyzer- 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# 或
venv\Scripts\activate # Windows- 安装依赖
pip install -r requirements.txt- 配置环境变量
# 创建 .env 文件
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，添加你的 API Key
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
# 或使用 OpenRouter
OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_api_key_here- 配置仓库和员工
编辑
config.yaml文件，配置要分析的仓库和员工映射。
# 月度评估（默认）
python main.py --period monthly
# 周度评估
python main.py --period weekly
# 自定义天数评估
python main.py --custom-days 14
# 指定输出目录
python main.py --period monthly --output-dir results
# 调试模式
python main.py --period monthly --log-level DEBUG# 运行评估后生成 PDF 报告
python generate_pdf_report.pyrepositories:
- name: "project-name"
path: "./path/to/repo"
weight: 1.0
description: "项目描述"employee_mapping:
"员工姓名": ["email1@example.com", "email2@example.com"]
"张三": ["zhangsan@company.com", "zhangsan@gmail.com"]metrics:
code_quality: 0.3 # 代码质量权重
productivity: 0.25 # 生产力权重
collaboration: 0.2 # 协作权重
innovation: 0.15 # 创新权重
maintenance: 0.1 # 维护权重- AI 分析评分：基于代码结构、可读性、最佳实践
- Bug 修复比例：bugfix 类型提交占比
- 代码复杂度：AI 评估的代码复杂度等级
- 综合生产力：代码产出 × 复杂度权重 × 技术栈权重
- 提交效率：合理的提交频率和规模
- 文件影响：变更文件数量和影响范围
- Bug 修复贡献：修复问题的贡献度
- 代码审查参与：参与代码审查的频率
- 合并冲突处理：解决合并冲突的能力
- 新功能贡献：feature 类型提交数量
- 技术创新：引入新技术或架构改进
- 技术债务减少：重构和技术改进
- 维护性提交：refactor、bugfix 等维护工作
- 文档质量：文档更新和维护
- 测试覆盖：测试代码的贡献
git_ai_analyzer/
├── main.py # 主程序入口
├── config.yaml # 配置文件
├── requirements.txt # 依赖文件
├── generate_pdf_report.py # PDF报告生成器
├── .gitignore # Git忽略文件
├── README.md # 项目文档
├── src/ # 源代码目录
│ ├── __init__.py
│ ├── config.py # 配置管理
│ ├── models.py # 数据模型
│ ├── git_analyzer.py # Git分析器
│ ├── ai_analyzer.py # AI分析器
│ └── efficiency_engine.py # 效率评估引擎
├── analysis_results/ # 分析结果目录
│ ├── data/ # 评估数据
│ ├── reports/ # 生成报告
│ ├── charts/ # 图表文件
│ ├── cache/ # AI分析缓存
│ └── logs/ # 日志文件
└── venv/ # 虚拟环境
openai:
model: "gpt-4"
max_retries: 6
base_delay: 2.0
request_interval: 3.0
openrouter:
enabled: false
model: "openai/gpt-4.1-mini"
base_url: "https://openrouter.ai/api/v1"git:
max_commits: 1000
since_days: 30
exclude_merge_commits: true
exclude_empty_commits: trueoutput:
base_dir: "analysis_results"
formats: ["json", "html", "pdf"]
charts: true
reports: true团队总体评分：0.47/1.0
绩效分布：
- 优秀：0 人
- 良好：0 人
- 一般：3 人
- 低于平均：3 人
- 较差：2 人
员工：张三
- 综合评分：0.69
- 代码质量：0.83
- 生产力：1.17提交/天
- 净代码产出：2462行
- 新功能贡献：11个
- 维护提交：14个
- Fork 项目
- 创建功能分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 打开 Pull Request
- 支持更多代码质量分析工具集成
- 添加实时监控和告警功能
- 开发 Web 管理界面
- 支持更多 Git 托管平台
- 添加团队协作分析功能
- 支持自定义评估模型
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。
- OpenAI - 提供强大的 AI 分析能力
- OpenRouter - 提供 API 代理服务
- GitPython - Git 操作库
- ReportLab - PDF 生成库
如有问题或建议，请通过以下方式联系：
- 提交 Issue：GitHub Issues
- 邮箱：allen@gopluslabs.io
注意：本项目需要 OpenAI API Key 或 OpenRouter API Key 才能正常运行。请确保您有足够的 API 配额。