开发者工具

相关源文件

• .github/workflows/copilot.yml
• .github/workflows/unittest.yml
• etc/tool/copilot.py
• etc/unittest/__main__.py
• etc/unittest/asyncio.py
• etc/unittest/backend.py
• etc/unittest/integration.py
• etc/unittest/main.py
• etc/unittest/mocks.py

本文档涵盖了支持 g4f 代码库开发生命周期的开发工具、测试框架和自动化工具。这些工具包括一个由 AI 驱动的代码审查系统、全面的测试套件和持续集成工作流。

有关面向终端用户的命令行界面的信息，请参阅命令行界面。有关 Docker 部署工具，请参阅Docker。

AI 代码审查系统

g4f 仓库包含一个复杂的 AI 驱动代码审查系统，该系统自动分析拉取请求并使用 g4f API 本身提供反馈。该系统展示了 g4f 框架在开发自动化方面的实际应用。

代码审查工作流

AI 代码审查系统遵循一个与 GitHub 拉取请求系统集成的结构化工作流

来源： etc/tool/copilot.py1-254 .github/workflows/copilot.yml1-58 .github/workflows/unittest.yml1-47

核心审查组件

copilot.py 脚本实现了多项用于自动化代码审查的关键功能

功能	目的	返回类型
get_pr_details()	从 GitHub API 获取 PR 元数据	PullRequest
get_diff()	从 PR 下载统一的 diff	str
analyze_code()	执行逐行代码分析	list[dict]
create_analyze_prompt()	为 AI 分析生成结构化提示	str
get_ai_response()	与 g4f API 接口以获取 AI 响应	Union[dict, str]

系统使用环境变量进行配置

• GITHUB_TOKEN - GitHub API 身份验证
• GITHUB_REPOSITORY - 目标仓库
• G4F_PROVIDER - 可选的 g4f 供应商覆盖
• G4F_MODEL - AI 模型选择（默认为 g4f.models.gpt_4）

来源： etc/tool/copilot.py18-21 etc/tool/copilot.py23-41 etc/tool/copilot.py93-110

AI 分析实现

代码分析系统使用结构化提示，以确保提供一致、可操作的反馈

来源： etc/tool/copilot.py152-186 etc/tool/copilot.py188-216 etc/tool/copilot.py57-91

测试框架

g4f 仓库包含一个全面的测试套件，用于验证包括同步/异步操作、供应商集成和系统组件在内的多个维度的功能。

测试套件架构

来源： etc/unittest/__main__.py1-19 etc/unittest/mocks.py1-97

模拟供应商系统

测试框架包含一套全面的模拟供应商，它们无需实际 API 调用即可模拟不同的供应商行为

模拟供应商	目的	基类
ProviderMock	基本同步供应商模拟	AbstractProvider
AsyncProviderMock	异步供应商模拟	AsyncProvider
AsyncGeneratorProviderMock	流式响应模拟	AsyncGeneratorProvider
ModelProviderMock	模型参数回显测试	AbstractProvider
YieldProviderMock	消息迭代测试	AsyncGeneratorProvider
YieldImageResponseProviderMock	图片响应测试	AsyncGeneratorProvider
MissingAuthProviderMock	认证错误模拟	AbstractProvider
RaiseExceptionProviderMock	异常处理测试	AbstractProvider

来源： etc/unittest/mocks.py5-97

集成测试

集成测试套件使用实际 API 端点验证真实供应商的功能

来源： etc/unittest/integration.py1-39

CI/CD集成

开发者工具与 GitHub Actions 集成，为所有拉取请求和主分支提交提供自动化测试和代码审查。

工作流架构

来源： .github/workflows/unittest.yml1-47 .github/workflows/copilot.yml1-58

测试执行策略

CI 系统采用双 Python 版本测试策略以确保兼容性

Python 版本	要求	目的
3.8	requirements-min.txt	最小依赖验证
3.12	requirements.txt (不含 nodriver)	完整功能验证

该工作流使用工件传递在单元测试和 copilot 工作流之间传递 PR 编号，从而实现了自动化测试和 AI 代码审查之间的无缝集成。

来源： .github/workflows/unittest.yml18-37 .github/workflows/copilot.yml18-43