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# 基于大模型的开源项目质量分析系统
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## 项目简介
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本项目是一个基于九格大模型的开源项目质量智能分析系统，旨在为红山开源平台提供自动化、智能化的项目质量评估服务。系统通过分析项目的代码质量、文档完整性、社区活跃度等多维度指标，生成全面的质量分析报告。
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## 功能特性
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- 🔍 **多维度质量分析**：代码质量、文档完整性、项目活跃度、社区健康度
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- 🤖 **AI智能评估**：基于九格大模型的智能分析与建议
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- 📊 **可视化报告**：直观的图表展示和详细的分析报告
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- 🎯 **自动化评分**：综合评分系统，快速了解项目质量
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- 💡 **改进建议**：AI生成针对性的改进建议
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## 技术栈
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- **后端**: Python 3.8+, Flask
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- **AI模型**: 九格大模型 API
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- **数据分析**: pandas, numpy
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- **可视化**: matplotlib, plotly
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- **代码分析**: pylint, radon
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- **前端**: HTML5, CSS3, JavaScript, Bootstrap
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## 快速开始
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### 环境要求
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- Python 3.8 或更高版本
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- pip 包管理器
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### 安装步骤
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1. 克隆项目
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```bash
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git clone <repository-url>
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cd 开源项目质量评估
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```
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2. 安装依赖
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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3. 配置API密钥
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在 `config.py` 中配置九格大模型的API密钥
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4. 运行应用
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```bash
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python app.py
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```
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5. 访问应用
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打开浏览器访问 `http://localhost:5000`
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## 使用说明
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1. 在主页输入GitHub仓库URL或上传项目压缩包
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2. 系统自动分析项目结构和代码质量
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3. AI模型生成智能分析报告
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4. 查看可视化图表和改进建议
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5. 导出PDF格式的质量报告
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## 项目结构
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开源项目质量评估/
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├── app.py # Flask应用主程序
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├── config.py # 配置文件
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├── requirements.txt # 依赖包列表
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├── analyzer/ # 分析模块
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│ ├── code_analyzer.py # 代码质量分析
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│ ├── doc_analyzer.py # 文档分析
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│ ├── activity_analyzer.py # 活跃度分析
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│ └── ai_analyzer.py # AI智能分析
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├── templates/ # HTML模板
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│ ├── index.html # 主页
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│ └── report.html # 报告页面
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├── static/ # 静态资源
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│ ├── css/ # 样式文件
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│ ├── js/ # JavaScript文件
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│ └── images/ # 图片资源
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└── docs/ # 文档目录
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├── 策划书.md # 项目策划书
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├── 技术说明文档.md # 技术文档
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└── 使用手册.md # 使用手册
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## 应用价值
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1. **提升项目质量**：帮助开发者识别项目问题，提供改进方向
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2. **辅助决策**：为红山平台项目推荐和筛选提供数据支持
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3. **促进社区健康**：通过质量分析促进开源社区良性发展
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4. **节省时间**：自动化分析替代人工审核，提高效率
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## 许可证
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MIT License
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## 联系方式
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如有问题或建议，欢迎提Issue或PR。
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