AI代码审查工具 github https://github.com/zhangjiadi225/ai-code-review 测试可使用内网穿透工具将本地服务暴露到公网, 然后配置对应webhook

AI 基础概念入门：一文彻底搞懂 LLM、RAG、Agent、MCP（2025 年最新版） 用最通俗的语言 + 类比，10 分钟让你从“小白”变成“能跟人聊”！ 概念 通俗比喻 核心一句话解释 实际例

面试官:现在大家聊的 LLM、Agent、RAG、Function Calling、Skill 这些你怎么看？

Q1任务ai_code_review, 组内多个人一起做 各自做自己 没有合作关系(无语 浪费大家时间 一起合作讨论不好吗),看谁的效果好,在进行推进,感觉在比赛一样,结果最后大家实现的效果都不好。

1. 需求背景 团队Code Review规范缺少执行：大部分团队的 Code Review 停留在文档纸面上，成员之间口口相传，并没有一个工具根据规范来严格执行 信息安全问题：公司内代码直接调Dee

本文分享如何构建能看懂完整上下文的 AI Code Review 工具。通过 AST 分析提取完整函数，实现精准到行的评论和自定义团队规范检查。

目录 第一部分：基础入门 第二部分：核心概念详解 第三部分：提示工程 第四部分：记忆管理 第五部分：Runnable与链 第六部分：工具与函数调用 第七部分：代理Agent 第八部分：RAG检索增强

LLM ，MCP协议，A2A协议，RAG，智能体(AI Agent) 图解详细讲解 @[toc] MCP 概述 两个互联网领域的重大挑战： 第一：Agent 与 Tools(工具)的交互 Agent

何为Prompt ？ 如果说LLM大模型是一座宝藏金库的话，那Prompt可以说是打开这座宝藏的钥匙；因为我们可以给大模型说清楚我们的需求，即Prompt提示词，大模型的NLP自然语言处理能力会理解这