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用 OpenClaw + DeepSeek + Ollama 自动 Review Spring Boot 项目代码

news 2026/5/11 23:52:22

你的问题 / Your question:
“我们就把 OpenClaw + DeepSeek（通过 Ollama）review Spring Boot 代码，给我一个完整方案。”

下面给你一个可以真正落地的完整架构：从环境 → 模型 → OpenClaw → 代码扫描 → Review 输出。
我会用中文 + English说明。

一、整体架构 (Overall Architecture)

目标：
用OpenClaw + DeepSeek + Ollama自动 ReviewSpring Boot 项目代码

架构：

┌───────────────┐ │ Spring Boot │ │ Project Repo │ │ (Git / Local) │ └───────┬───────┘ │ │ scan ▼ ┌───────────────┐ │ OpenClaw │ │ Code Analyzer │ └───────┬───────┘ │ │ prompt ▼ ┌───────────────┐ │ Ollama │ │ DeepSeek LLM │ └───────┬───────┘ │ ▼ ┌───────────────┐ │ Review Report │ │ Markdown/HTML │ └───────────────┘

功能：

自动扫描 Java 文件
提取 Spring Boot 关键代码
调用 DeepSeek
生成 Review 报告

二、安装环境 (Environment Setup)

建议 Linux / Mac / WSL

1 安装 Ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

检查：

ollama --version

2 安装 DeepSeek 模型

3 安装 OpenClaw

git clone https://github.com/openclaw/openclaw cd openclaw pip install -r requirements.txt

三、配置 Ollama API

Ollama 默认 API：

http://localhost:11434

测试：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "deepseek-coder", "prompt": "review java code", "stream": false }'

四、Spring Boot Review Prompt

关键是Prompt 设计

示例：

You are a senior Java architect. Please review the following Spring Boot code. Check: 1 code security 2 performance issues 3 bad practice 4 concurrency issues 5 SQL injection 6 memory leak 7 transaction problem 8 API design 9 microservice architecture Return result in markdown: ## Issues ## Suggestions ## Refactor code

五、OpenClaw 扫描代码

扫描 Spring Boot：

project ├─ controller ├─ service ├─ repository ├─ entity └─ config

Python 扫描器：

import os def scan_java(path): files = [] for root, dirs, fs in os.walk(path): for f in fs: if f.endswith(".java"): files.append(os.path.join(root,f)) return files

六、调用 Ollama Review

Python 示例：

import requests def review_code(code): prompt = f""" Review this Spring Boot code: {code} """ r = requests.post( "http://localhost:11434/api/generate", json={ "model":"deepseek-coder", "prompt":prompt, "stream":False } ) return r.json()["response"]

七、自动 Review 整个项目

完整脚本：

files = scan_java("./springboot-project") for f in files: code = open(f).read() result = review_code(code) print("FILE:",f) print(result)

八、生成 Review 报告

输出 Markdown

review.md

示例：

# Spring Boot Code Review ## UserController.java ### Issues - missing validation - possible NPE ### Suggestion Use @Valid annotation --- ## UserService.java ### Issues transaction missing ### Suggestion add @Transactional

九、CI自动Review (推荐)

接入 CI：

GitHub Actions

流程：

git push ↓ CI pipeline ↓ run openclaw scan ↓ call deepseek ↓ generate review report ↓ comment PR

十、最终完整架构

生产级方案：

┌──────────────┐ │ Git Repo │ └──────┬───────┘ │ ▼ ┌──────────────────┐ │ OpenClaw Scanner │ └──────┬───────────┘ │ ▼ ┌──────────────────┐ │ Prompt Builder │ └──────┬───────────┘ │ ▼ ┌──────────────────┐ │ Ollama API │ │ DeepSeek Coder │ └──────┬───────────┘ │ ▼ ┌──────────────────┐ │ Review Generator │ └──────┬───────────┘ │ ▼ ┌──────────────────┐ │ Markdown / PR │ └──────────────────┘

十一、增强方案 (Advanced)

建议再加 3 个组件：

1 AST分析

用

tree-sitter

只给 LLM关键代码

否则 token 爆炸。

2 RAG

把

spring best practice java security rule

放进向量库

3 multi-agent review

多个角色：

agent1 security agent2 performance agent3 architecture agent4 bug detection

效果比单次 prompt 强很多。

十二、最终效果

自动生成类似：

Spring Boot Code Review Score: 7/10 Security Issues: - SQL injection risk Architecture Issues: - Service layer mixing logic Performance: - N+1 query Suggestion: Refactor repository layer