refactool 2.0.0

Analisador de código com cache distribuído e alta performance

Refactool Analisador de Código

Este projeto é uma ferramenta de análise de código que utiliza múltiplos provedores de IA para fornecer sugestões de melhoria em projetos. Por padrão, utiliza o Google Gemini, mas suporta integração com outros provedores.

Funcionalidades

• Análise estática de código
• Sugestões de melhoria em português do Brasil
• Suporte a múltiplos provedores de IA:
  • Google Gemini (padrão)
  • OpenAI GPT
  • DeepSeek
  • Ollama (para execução local)
• Análise de repositórios Git
• Relatórios detalhados em formato JSON
• Configuração flexível de provedores de IA

Requisitos

• Python 3.8+
• Git instalado
• Pelo menos uma das seguintes chaves de API:
  • Google Gemini API Key
  • OpenAI API Key
  • DeepSeek API Key
  • Ollama instalado localmente (opcional)

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Instalação

Este pacote está disponível no PyPI e pode ser instalado via pip:

1. pip install refactool
   

2. Configure o arquivo .env:

   # Configuração do Gemini (Padrão)
   GEMINI_API_KEY=sua-chave-api-aqui
   
   # Configuração do Git (Windows)
   GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE=C:\Program Files\Git\bin\git.exe
   
   # Configurações Opcionais de Outros Provedores
   OPENAI_API_KEY=sua-chave-openai-aqui
   DEEPSEEK_API_KEY=sua-chave-deepseek-aqui
   OLLAMA_URL=http://localhost:11434/api/generate
   OLLAMA_MODEL=llama2:13b
   

OU

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/gabrielsalvesdev/refactool
   cd refactool-beta
   

2. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Configure o arquivo .env:

   # Configuração do Gemini (Padrão)
   GEMINI_API_KEY=sua-chave-api-aqui
   
   # Configuração do Git (Windows)
   GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE=C:\Program Files\Git\bin\git.exe
   
   # Configurações Opcionais de Outros Provedores
   OPENAI_API_KEY=sua-chave-openai-aqui
   DEEPSEEK_API_KEY=sua-chave-deepseek-aqui
   OLLAMA_URL=http://localhost:11434/api/generate
   OLLAMA_MODEL=llama2:13b
   

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Uso

Análise Básica

Para analisar um repositório usando o provedor padrão (Gemini):

python analyze_repo.py https://github.com/usuario/repositorio

Análise com Provedor Específico

Para especificar qual provedor de IA usar:

# Usando OpenAI
python analyze_repo.py https://github.com/usuario/repositorio --provider openai

# Usando DeepSeek
python analyze_repo.py https://github.com/usuario/repositorio --provider deepseek

# Usando Ollama local
python analyze_repo.py https://github.com/usuario/repositorio --provider ollama

Opções Adicionais

# Salvar relatório em arquivo específico
python analyze_repo.py https://github.com/usuario/repositorio -o relatorio.json

# Usar arquivo de configuração personalizado
python analyze_repo.py https://github.com/usuario/repositorio -c config.json

# Análise com múltiplos provedores
python analyze_repo.py https://github.com/usuario/repositorio --providers gemini,openai,deepseek

# Análise focada em diretórios específicos
python analyze_repo.py https://github.com/usuario/repositorio --dirs src/,tests/

Configuração Personalizada

Você pode criar um arquivo config.json para personalizar a análise:

{
    "providers": {
        "gemini": {
            "enabled": true,
            "model": "gemini-2.0-flash",
            "temperature": 0.7
        },
        "openai": {
            "enabled": true,
            "model": "gpt-4",
            "temperature": 0.5
        },
        "deepseek": {
            "enabled": true,
            "model": "deepseek-coder-33b-instruct"
        },
        "ollama": {
            "enabled": true,
            "model": "llama2:13b",
            "url": "http://localhost:11434/api/generate"
        }
    },
    "analysis": {
        "max_method_lines": 30,
        "max_complexity": 10,
        "ignore_patterns": ["*.min.js", "vendor/*"]
    }
}

Estrutura do Projeto

/
├── microservices/
│   └── source-provider/
│       └── src/
│           ├── analyzers/         # Módulos de análise
│           │   ├── ai_providers.py  # Provedores de IA
│           │   └── ...
│           ├── analyze_repo.py    # Script principal
│           └── test_gemini.py     # Testes do Gemini
├── requirements.txt   # Dependências
└── README.md         # Este arquivo

Publicação

Novas versões são publicadas automaticamente através do pipeline de CI/CD quando uma nova tag é criada no repositório.

Nota para desenvolvedores internos: Instruções detalhadas sobre o processo de publicação estão disponíveis na documentação interna do projeto.

Contribuindo

1. Faça um fork do projeto
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/nova-feature)
3. Commit suas mudanças (git commit -am 'Adiciona nova feature')
4. Push para a branch (git push origin feature/nova-feature)
5. Crie um Pull Request

Licença

Este projeto está licenciado sob a GNU Lesser General Public License v3.0 (LGPL-3.0).

Para mais detalhes, consulte o arquivo LICENSE ou visite GNU Lesser General Public License v3.0.