src/Ollama部署指南.md

@@ -0,0 +1,320 @@
+# Ollama 本地AI模型部署指南
+
+## 一、前提条件
+
+1. ✅ 已安装 Ollama（您已完成）
+2. ✅ 已下载并运行至少一个模型（如 llama2、qwen、mistral 等）
+3. ✅ Ollama 服务正在运行（默认端口 11434）
+
+## 二、验证 Ollama 安装
+
+### 1. 检查 Ollama 服务状态
+
+打开命令行，运行：
+
+```bash
+# Windows PowerShell
+curl http://localhost:11434/api/tags
+
+# 或者使用浏览器访问
+# http://localhost:11434/api/tags
+```
+
+如果返回模型列表，说明 Ollama 正常运行。
+
+### 2. 测试模型是否可用
+
+```bash
+# 测试模型响应（使用 curl）
+curl http://localhost:11434/api/generate -d "{
+  \"model\": \"llama2\",
+  \"prompt\": \"Hello\",
+  \"stream\": false
+}"
+```
+
+**注意**：将 `llama2` 替换为您实际下载的模型名称。
+
+## 三、在系统中配置 Ollama
+
+### 方法一：通过Web界面配置（推荐）
+
+1. **启动系统**
+   ```bash
+   # 运行启动脚本
+   start_server.bat
+   ```
+
+2. **打开配置中心**
+   - 在浏览器中访问：`http://localhost:5000`
+   - 点击顶部导航栏的 **"配置中心"**
+   - 切换到 **"本地模型"** 标签页
+
+3. **添加 Ollama 模型**
+   - 点击 **"上传模型"** 或 **"添加模型"** 按钮
+   - 填写以下信息：
+     - **模型名称**：输入您在 Ollama 中下载的模型名称（如 `llama2`、`qwen`、`mistral` 等）
+     - **模型描述**：可选，如 "Ollama本地模型 - Llama2"
+     - **API地址**：`http://localhost:11434/v1`
+       - **重要**：必须是 `/v1` 结尾，这是 OpenAI 兼容格式的端点
+   - 点击 **"确认添加"**
+
+4. **启用本地AI**
+   - 切换到 **"AI配置"** 标签页
+   - 勾选 **"使用本地AI模型"**
+   - 在下拉菜单中选择刚才添加的模型
+   - 点击 **"保存配置"**
+
+5. **测试连接**
+   - 在本地模型列表中，找到您添加的模型
+   - 点击 **"测试连接"** 按钮
+   - 如果显示 "连接成功"，说明配置正确
+
+### 方法二：手动配置文件（高级）
+
+如果Web界面无法使用，可以手动编辑配置文件：
+
+1. **创建配置文件目录**（如果不存在）
+   ```
+   config/
+   ├── ai_config.json
+   └── local_models.json
+   ```
+
+2. **编辑 `config/local_models.json`**
+   ```json
+   [
+     {
+       "id": "ollama-llama2",
+       "name": "llama2",
+       "description": "Ollama本地模型 - Llama2",
+       "apiUrl": "http://localhost:11434/v1",
+       "createdAt": "2025-01-XX"
+     }
+   ]
+   ```
+
+3. **编辑 `config/ai_config.json`**
+   ```json
+   {
+     "useLocalAi": true,
+     "selectedModelId": "ollama-llama2"
+   }
+   ```
+
+4. **重启服务器**
+   - 停止当前运行的服务器（Ctrl+C）
+   - 重新运行 `start_server.bat`
+
+## 四、常见模型配置示例
+
+### 1. Llama2
+```json
+{
+  "id": "ollama-llama2",
+  "name": "llama2",
+  "description": "Meta Llama2 模型",
+  "apiUrl": "http://localhost:11434/v1"
+}
+```
+
+### 2. Qwen（通义千问）
+```json
+{
+  "id": "ollama-qwen",
+  "name": "qwen",
+  "description": "阿里通义千问模型",
+  "apiUrl": "http://localhost:11434/v1"
+}
+```
+
+### 3. Mistral
+```json
+{
+  "id": "ollama-mistral",
+  "name": "mistral",
+  "description": "Mistral AI 模型",
+  "apiUrl": "http://localhost:11434/v1"
+}
+```
+
+### 4. CodeLlama（代码专用）
+```json
+{
+  "id": "ollama-codellama",
+  "name": "codellama",
+  "description": "CodeLlama 代码生成模型",
+  "apiUrl": "http://localhost:11434/v1"
+}
+```
+
+## 五、下载推荐的模型
+
+对于代码质量分析，推荐使用以下模型：
+
+### 1. CodeLlama（推荐）
+```bash
+ollama pull codellama
+```
+- **优点**：专门针对代码优化，理解代码结构更好
+- **大小**：约 3.8GB（7B参数版本）
+
+### 2. Qwen（中文推荐）
+```bash
+ollama pull qwen
+```
+- **优点**：中文理解能力强，适合中文项目
+- **大小**：约 4.4GB（7B参数版本）
+
+### 3. Llama2（通用）
+```bash
+ollama pull llama2
+```
+- **优点**：通用性强，性能稳定
+- **大小**：约 3.8GB（7B参数版本）
+
+### 4. Mistral（高性能）
+```bash
+ollama pull mistral
+```
+- **优点**：性能优秀，响应速度快
+- **大小**：约 4.1GB（7B参数版本）
+
+## 六、验证配置
+
+### 1. 检查配置是否正确
+
+启动服务器后，查看控制台输出，应该看到：
+
+```
+[AI分析] 使用提供商: 本地模型
+[AI分析] 本地模型: llama2 (http://localhost:11434/v1)
+```
+
+### 2. 测试代码分析功能
+
+1. 创建一个测试项目
+2. 运行代码检查
+3. 查看AI分析结果
+
+如果AI分析正常工作，说明配置成功。
+
+## 七、常见问题排查
+
+### 问题1：连接失败
+
+**症状**：测试连接时显示 "连接失败"
+
+**解决方案**：
+1. 确认 Ollama 服务正在运行
+   ```bash
+   # 检查进程（Windows）
+   tasklist | findstr ollama
+   ```
+2. 确认端口 11434 未被占用
+   ```bash
+   # 检查端口（Windows）
+   netstat -ano | findstr 11434
+   ```
+3. 确认API地址正确：`http://localhost:11434/v1`（注意 `/v1` 结尾）
+4. 检查防火墙是否阻止了连接
+
+### 问题2：模型名称不匹配
+
+**症状**：配置后无法使用，提示模型不存在
+
+**解决方案**：
+1. 查看已下载的模型列表
+   ```bash
+   ollama list
+   ```
+2. 确保配置中的模型名称与 Ollama 中的名称完全一致（区分大小写）
+3. 如果模型名称不同，重新添加模型配置
+
+### 问题3：响应速度慢
+
+**症状**：AI分析需要很长时间
+
+**解决方案**：
+1. 使用更小的模型（如 7B 参数版本）
+2. 确保有足够的系统内存（建议至少 8GB）
+3. 如果使用 GPU，确保 GPU 驱动正确安装
+4. 考虑使用 CodeLlama 等针对代码优化的模型
+
+### 问题4：内存不足
+
+**症状**：Ollama 崩溃或响应超时
+
+**解决方案**：
+1. 关闭其他占用内存的程序
+2. 使用更小的模型（3B 或 7B 参数）
+3. 增加系统虚拟内存
+4. 如果使用 GPU，确保显存足够
+
+## 八、性能优化建议
+
+### 1. 选择合适的模型
+
+- **代码分析**：推荐 CodeLlama 或 Qwen
+- **中文项目**：推荐 Qwen
+- **快速响应**：推荐 Mistral 或较小的模型
+
+### 2. 系统要求
+
+- **最低配置**：8GB RAM，CPU 模式
+- **推荐配置**：16GB RAM，GPU 加速（NVIDIA GPU）
+- **最佳配置**：32GB+ RAM，高端 GPU
+
+### 3. GPU 加速（可选）
+
+如果您的系统有 NVIDIA GPU，可以启用 GPU 加速：
+
+1. 安装 CUDA 和 cuDNN
+2. Ollama 会自动检测并使用 GPU
+3. 查看 GPU 使用情况：
+   ```bash
+   # Windows
+   nvidia-smi
+   ```
+
+## 九、下一步
+
+配置完成后，您可以：
+
+1. ✅ 在代码检查中使用本地AI分析
+2. ✅ 享受完全离线的代码质量分析
+3. ✅ 保护代码隐私（数据不出本地）
+4. ✅ 根据需要切换不同的模型
+
+## 十、快速参考
+
+### 常用命令
+
+```bash
+# 查看已安装的模型
+ollama list
+
+# 下载新模型
+ollama pull <model-name>
+
+# 运行模型测试
+ollama run <model-name>
+
+# 查看模型信息
+ollama show <model-name>
+```
+
+### 配置文件位置
+
+- AI配置：`config/ai_config.json`
+- 本地模型列表：`config/local_models.json`
+
+### API端点
+
+- Ollama API：`http://localhost:11434/v1`
+- OpenAI兼容端点：`http://localhost:11434/v1/chat/completions`
+
+---
+
+**提示**：如果遇到问题，请检查服务器控制台的错误日志，通常会有详细的错误信息。
+

src/backend.js

@@ -96,6 +96,70 @@ function saveProjects() {
 // 初始化
 loadProjects();
 
+// 配置存储目录
+const CONFIG_DIR = path.join(__dirname, 'config');
+if (!fs.existsSync(CONFIG_DIR)) {
+    fs.mkdirSync(CONFIG_DIR, { recursive: true });
+}
+
+// 本地模型存储目录
+const LOCAL_MODELS_DIR = path.join(__dirname, 'local_models');
+if (!fs.existsSync(LOCAL_MODELS_DIR)) {
+    fs.mkdirSync(LOCAL_MODELS_DIR, { recursive: true });
+}
+
+// 配置文件路径
+const CONFIG_FILE = path.join(CONFIG_DIR, 'ai_config.json');
+const LOCAL_MODELS_FILE = path.join(CONFIG_DIR, 'local_models.json');
+
+// 加载配置
+function loadConfig() {
+    try {
+        if (fs.existsSync(CONFIG_FILE)) {
+            const data = fs.readFileSync(CONFIG_FILE, 'utf8');
+            return JSON.parse(data);
+        }
+    } catch (error) {
+        console.error('加载配置失败:', error);
+    }
+    return { useLocalAi: false, selectedModelId: null };
+}
+
+// 保存配置
+function saveConfig(config) {
+    try {
+        fs.writeFileSync(CONFIG_FILE, JSON.stringify(config, null, 2));
+        return true;
+    } catch (error) {
+        console.error('保存配置失败:', error);
+        return false;
+    }
+}
+
+// 加载本地模型列表
+function loadLocalModels() {
+    try {
+        if (fs.existsSync(LOCAL_MODELS_FILE)) {
+            const data = fs.readFileSync(LOCAL_MODELS_FILE, 'utf8');
+            return JSON.parse(data);
+        }
+    } catch (error) {
+        console.error('加载本地模型列表失败:', error);
+    }
+    return [];
+}
+
+// 保存本地模型列表
+function saveLocalModels(models) {
+    try {
+        fs.writeFileSync(LOCAL_MODELS_FILE, JSON.stringify(models, null, 2));
+        return true;
+    } catch (error) {
+        console.error('保存本地模型列表失败:', error);
+        return false;
+    }
+}
+
 // 获取规则集文件路径
 function getRuleSetPath(ruleSetName, tool) {
     if (!ruleSetName || !fs.existsSync(RULE_DIR)) {
@@ -1209,6 +1273,448 @@ app.put('/api/projects/:id/files/content', (req, res) => {
     }
 });
 
+// ==================== 本地模型管理API ====================
+// 注意：这些路由必须在静态文件服务之前，否则会被拦截
+
+// 获取本地模型列表
+app.get('/api/local-models', (req, res) => {
+    try {
+        const models = loadLocalModels();
+        res.json({
+            success: true,
+            models: models
+        });
+    } catch (error) {
+        console.error('获取本地模型列表失败:', error);
+        res.status(500).json({
+            success: false,
+            error: error.message
+        });
+    }
+});
+
+// 上传/添加本地模型
+app.post('/api/local-models', upload.single('file'), (req, res) => {
+    try {
+        const { name, description, apiUrl } = req.body;
+        
+        if (!name || !apiUrl) {
+            return res.status(400).json({
+                success: false,
+                error: '模型名称和API地址不能为空'
+            });
+        }
+        
+        const models = loadLocalModels();
+        const modelId = `model_${Date.now()}_${Math.random().toString(36).substr(2, 9)}`;
+        
+        const model = {
+            id: modelId,
+            name: name,
+            description: description || '',
+            apiUrl: apiUrl,
+            createdAt: new Date().toISOString(),
+            filePath: null
+        };
+        
+        // 如果有上传文件，保存文件
+        if (req.file) {
+            const modelFileDir = path.join(LOCAL_MODELS_DIR, modelId);
+            if (!fs.existsSync(modelFileDir)) {
+                fs.mkdirSync(modelFileDir, { recursive: true });
+            }
+            const filePath = path.join(modelFileDir, req.file.originalname);
+            fs.renameSync(req.file.path, filePath);
+            model.filePath = filePath;
+        }
+        
+        models.push(model);
+        
+        if (saveLocalModels(models)) {
+            res.json({
+                success: true,
+                message: '模型添加成功',
+                model: model
+            });
+        } else {
+            res.status(500).json({
+                success: false,
+                error: '保存模型信息失败'
+            });
+        }
+    } catch (error) {
+        console.error('添加本地模型失败:', error);
+        res.status(500).json({
+            success: false,
+            error: error.message
+        });
+    }
+});
+
+// 测试本地模型连接
+app.post('/api/local-models/:id/test', async (req, res) => {
+    try {
+        const modelId = req.params.id;
+        console.log(`[测试模型] 开始测试模型: ${modelId}`);
+        const models = loadLocalModels();
+        console.log(`[测试模型] 当前模型列表数量: ${models.length}`);
+        const model = models.find(m => m.id === modelId);
+        
+        if (!model) {
+            console.error(`[测试模型] 模型不存在: ${modelId}`);
+            return res.status(404).json({
+                success: false,
+                error: '模型不存在'
+            });
+        }
+        
+        console.log(`[测试模型] 找到模型: ${model.name}, API地址: ${model.apiUrl}`);
+        
+        // 测试本地模型连接（发送一个简单的测试请求）
+        const http = require('http');
+        const url = require('url');
+        let apiUrl;
+        try {
+            apiUrl = new URL(model.apiUrl);
+        } catch (error) {
+            console.error(`[测试模型] API地址格式错误: ${model.apiUrl}`, error);
+            return res.status(400).json({
+                success: false,
+                error: 'API地址格式错误: ' + error.message
+            });
+        }
+        
+        // 确保使用正确的OpenAI兼容端点
+        let apiPath = apiUrl.pathname;
+        if (!apiPath.endsWith('/chat/completions')) {
+            // 如果路径是 /v1，自动添加 /chat/completions
+            if (apiPath.endsWith('/v1') || apiPath === '/v1') {
+                apiPath = '/v1/chat/completions';
+            } else if (apiPath.endsWith('/v1/')) {
+                apiPath = '/v1/chat/completions';
+            } else if (!apiPath || apiPath === '/') {
+                apiPath = '/v1/chat/completions';
+            }
+        }
+        
+        console.log(`[测试模型] 使用路径: ${apiPath}`);
+        console.log(`[测试模型] 模型名称: ${model.name}`);
+        
+        const testData = JSON.stringify({
+            model: model.name,
+            messages: [
+                { role: 'user', content: 'test' }
+            ],
+            max_tokens: 10
+        });
+        
+        const options = {
+            hostname: apiUrl.hostname,
+            port: apiUrl.port || (apiUrl.protocol === 'https:' ? 443 : 80),
+            path: apiPath + (apiUrl.search || ''),
+            method: 'POST',
+            headers: {
+                'Content-Type': 'application/json',
+                'Content-Length': Buffer.byteLength(testData)
+            },
+            timeout: 10000 // 增加到10秒
+        };
+        
+        console.log(`[测试模型] 发送请求到: ${apiUrl.protocol}//${apiUrl.hostname}:${options.port}${options.path}`);
+        
+        const testPromise = new Promise((resolve, reject) => {
+            const protocol = apiUrl.protocol === 'https:' ? require('https') : http;
+            const req = protocol.request(options, (res) => {
+                let responseData = '';
+                res.on('data', (chunk) => {
+                    responseData += chunk;
+                });
+                res.on('end', () => {
+                    if (res.statusCode >= 200 && res.statusCode < 300) {
+                        resolve(true);
+                    } else {
+                        console.error(`[测试模型] HTTP错误: ${res.statusCode} ${res.statusMessage}`);
+                        console.error(`[测试模型] 响应内容:`, responseData.substring(0, 500));
+                        reject(new Error(`HTTP ${res.statusCode}: ${responseData.substring(0, 200)}`));
+                    }
+                });
+            });
+            req.on('error', (error) => {
+                console.error('[测试模型] 请求错误:', error);
+                reject(error);
+            });
+            req.on('timeout', () => {
+                req.destroy();
+                reject(new Error('连接超时'));
+            });
+            req.write(testData);
+            req.end();
+        });
+        
+        await testPromise;
+        
+        console.log(`[测试模型] 测试成功: ${modelId}`);
+        res.json({
+            success: true,
+            message: '模型连接测试成功'
+        });
+    } catch (error) {
+        console.error(`[测试模型] 测试失败: ${error.message}`);
+        console.error(`[测试模型] 错误堆栈:`, error.stack);
+        res.status(500).json({
+            success: false,
+            error: '连接测试失败: ' + error.message
+        });
+    }
+});
+
+// 删除本地模型
+app.delete('/api/local-models/:id', (req, res) => {
+    try {
+        const modelId = req.params.id;
+        const models = loadLocalModels();
+        const modelIndex = models.findIndex(m => m.id === modelId);
+        
+        if (modelIndex === -1) {
+            return res.status(404).json({
+                success: false,
+                error: '模型不存在'
+            });
+        }
+        
+        const model = models[modelIndex];
+        
+        // 删除模型文件目录
+        if (model.filePath) {
+            const modelDir = path.dirname(model.filePath);
+            if (fs.existsSync(modelDir)) {
+                fs.rmSync(modelDir, { recursive: true, force: true });
+            }
+        }
+        
+        // 从列表中移除
+        models.splice(modelIndex, 1);
+        
+        if (saveLocalModels(models)) {
+            res.json({
+                success: true,
+                message: '模型删除成功'
+            });
+        } else {
+            res.status(500).json({
+                success: false,
+                error: '保存模型列表失败'
+            });
+        }
+    } catch (error) {
+        console.error('删除本地模型失败:', error);
+        res.status(500).json({
+            success: false,
+            error: error.message
+        });
+    }
+});
+
+// ==================== 配置管理API ====================
+// 注意：这些路由必须在静态文件服务之前，否则会被拦截
+
+// 获取配置
+app.get('/api/config', (req, res) => {
+    try {
+        const config = loadConfig();
+        const cloudProvider = process.env.AI_PROVIDER || 'xf';
+        const providerName = cloudProvider === 'xf' ? '科大讯飞 Spark' : cloudProvider === 'openai' ? 'OpenAI' : '未配置';
+        
+        res.json({
+            success: true,
+            config: config,
+            cloudProvider: providerName
+        });
+    } catch (error) {
+        console.error('获取配置失败:', error);
+        res.status(500).json({
+            success: false,
+            error: error.message
+        });
+    }
+});
+
+// 保存配置
+app.post('/api/config', (req, res) => {
+    try {
+        const { useLocalAi, selectedModelId } = req.body;
+        
+        if (useLocalAi && !selectedModelId) {
+            return res.status(400).json({
+                success: false,
+                error: '使用本地AI时必须选择模型'
+            });
+        }
+        
+        const config = {
+            useLocalAi: useLocalAi || false,
+            selectedModelId: useLocalAi ? selectedModelId : null
+        };
+        
+        if (saveConfig(config)) {
+            res.json({
+                success: true,
+                message: '配置保存成功',
+                config: config
+            });
+        } else {
+            res.status(500).json({
+                success: false,
+                error: '保存配置失败'
+            });
+        }
+    } catch (error) {
+        console.error('保存配置失败:', error);
+        res.status(500).json({
+            success: false,
+            error: error.message
+        });
+    }
+});
+
+// 测试配置连接
+app.post('/api/config/test', async (req, res) => {
+    try {
+        console.log('[测试配置] 收到测试请求');
+        const { useLocalAi, selectedModelId } = req.body;
+        console.log('[测试配置] 请求参数:', { useLocalAi, selectedModelId });
+        
+        if (useLocalAi) {
+            if (!selectedModelId) {
+                console.error('[测试配置] 未选择本地模型');
+                return res.status(400).json({
+                    success: false,
+                    error: '请选择本地模型'
+                });
+            }
+            
+            const models = loadLocalModels();
+            console.log(`[测试配置] 当前模型列表数量: ${models.length}`);
+            const model = models.find(m => m.id === selectedModelId);
+            
+            if (!model) {
+                console.error(`[测试配置] 模型不存在: ${selectedModelId}`);
+                return res.status(404).json({
+                    success: false,
+                    error: '模型不存在'
+                });
+            }
+            
+            console.log(`[测试配置] 找到模型: ${model.name}, API地址: ${model.apiUrl}`);
+            
+            // 测试本地模型连接（发送一个简单的测试请求）
+            const http = require('http');
+            const url = require('url');
+            let apiUrl;
+            try {
+                apiUrl = new URL(model.apiUrl);
+            } catch (error) {
+                console.error(`[测试配置] API地址格式错误: ${model.apiUrl}`, error);
+                return res.status(400).json({
+                    success: false,
+                    error: 'API地址格式错误: ' + error.message
+                });
+            }
+            
+            // 确保使用正确的OpenAI兼容端点
+            let apiPath = apiUrl.pathname;
+            if (!apiPath.endsWith('/chat/completions')) {
+                // 如果路径是 /v1，自动添加 /chat/completions
+                if (apiPath.endsWith('/v1') || apiPath === '/v1') {
+                    apiPath = '/v1/chat/completions';
+                } else if (apiPath.endsWith('/v1/')) {
+                    apiPath = '/v1/chat/completions';
+                } else if (!apiPath || apiPath === '/') {
+                    apiPath = '/v1/chat/completions';
+                }
+            }
+            
+            console.log(`[测试配置] 使用路径: ${apiPath}`);
+            console.log(`[测试配置] 模型名称: ${model.name}`);
+            
+            const testData = JSON.stringify({
+                model: model.name,
+                messages: [
+                    { role: 'user', content: 'test' }
+                ],
+                max_tokens: 10
+            });
+            
+            const options = {
+                hostname: apiUrl.hostname,
+                port: apiUrl.port || (apiUrl.protocol === 'https:' ? 443 : 80),
+                path: apiPath + (apiUrl.search || ''),
+                method: 'POST',
+                headers: {
+                    'Content-Type': 'application/json',
+                    'Content-Length': Buffer.byteLength(testData)
+                },
+                timeout: 10000 // 增加到10秒
+            };
+            
+            console.log(`[测试配置] 发送请求到: ${apiUrl.protocol}//${apiUrl.hostname}:${options.port}${options.path}`);
+            
+            const testPromise = new Promise((resolve, reject) => {
+                const protocol = apiUrl.protocol === 'https:' ? require('https') : http;
+                const req = protocol.request(options, (res) => {
+                    let responseData = '';
+                    res.on('data', (chunk) => {
+                        responseData += chunk;
+                    });
+                    res.on('end', () => {
+                        if (res.statusCode >= 200 && res.statusCode < 300) {
+                            resolve(true);
+                        } else {
+                            console.error(`[测试配置] HTTP错误: ${res.statusCode} ${res.statusMessage}`);
+                            console.error(`[测试配置] 响应内容:`, responseData.substring(0, 500));
+                            reject(new Error(`HTTP ${res.statusCode}: ${responseData.substring(0, 200)}`));
+                        }
+                    });
+                });
+                req.on('error', (error) => {
+                    console.error('[测试配置] 请求错误:', error);
+                    reject(error);
+                });
+                req.on('timeout', () => {
+                    req.destroy();
+                    reject(new Error('连接超时'));
+                });
+                req.write(testData);
+                req.end();
+            });
+            
+            await testPromise;
+            
+            console.log(`[测试配置] 测试成功`);
+            res.json({
+                success: true,
+                message: '本地模型连接测试成功'
+            });
+        } else {
+            // 测试云端AI连接
+            console.log('[测试配置] 使用云端AI，跳过连接测试');
+            res.json({
+                success: true,
+                message: '云端AI配置通过环境变量设置，请检查环境变量'
+            });
+        }
+    } catch (error) {
+        console.error(`[测试配置] 测试失败: ${error.message}`);
+        console.error(`[测试配置] 错误堆栈:`, error.stack);
+        res.status(500).json({
+            success: false,
+            error: '连接测试失败: ' + error.message
+        });
+    }
+});
+
+// 注意：本地模型管理API已在第1276行定义（静态文件服务之前），此处不再重复定义
+
 // 静态文件服务 - 前端
 app.use(express.static(path.join(__dirname, 'frontend')));
 
@@ -1234,6 +1740,8 @@ app.use((err, req, res, next) => {
     });
 });
 
+// 注意：配置管理API已在第1486行定义（静态文件服务之前），此处不再重复定义
+
 // 启动服务器
 app.listen(PORT, () => {
     console.log('=================================');

src/config/ai_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "useLocalAi": false,
+  "selectedModelId": null
+}

src/config/local_models.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+[
+  {
+    "id": "model_1763556444768_81a9s6dh0",
+    "name": "qwen:7b",
+    "description": "测试",
+    "apiUrl": "http://localhost:11434/v1",
+    "createdAt": "2025-11-19T12:47:24.768Z",
+    "filePath": null
+  }
+]

src/frontend/css/style.css

@@ -398,6 +398,12 @@ body {
     color: #999;
     font-size: 12px;
     margin-top: 5px;
+    transition: all 0.3s;
+}
+
+.result-location:hover {
+    transform: translateX(2px);
+    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
 }
 
 .result-actions {

src/frontend/index.html

@@ -242,6 +242,159 @@
             </div>
         </div>
 
+        <!-- 配置中心页面 -->
+        <div id="settings-page" class="page-content">
+            <div class="page-header fade-in">
+                <h1 class="page-title">配置中心</h1>
+                <p class="page-subtitle">管理系统配置和AI模型设置</p>
+            </div>
+
+            <div class="settings-container">
+                <div class="settings-tabs">
+                    <div class="settings-tab active" data-tab="ai-config">
+                        <i class="fas fa-robot"></i> AI配置
+                    </div>
+                    <div class="settings-tab" data-tab="local-models">
+                        <i class="fas fa-server"></i> 本地模型
+                    </div>
+                </div>
+
+                <div class="settings-content">
+                    <!-- AI配置面板 -->
+                    <div class="settings-panel active" id="ai-config-panel">
+                        <div class="settings-section">
+                            <h3><i class="fas fa-cog"></i> AI分析配置</h3>
+                            <div class="form-group">
+                                <label style="display: flex; align-items: center; gap: 10px; cursor: pointer;">
+                                    <input type="checkbox" id="useLocalAi" style="width: auto; margin: 0; cursor: pointer;">
+                                    <span style="font-weight: 500;">使用本地AI模型</span>
+                                </label>
+                                <p style="margin-top: 8px; font-size: 12px; color: #666; line-height: 1.5;">
+                                    启用后，系统将使用本地部署的AI模型进行分析，而不是云端API。需要先上传并配置本地模型。
+                                </p>
+                            </div>
+
+                            <div id="localModelSelectGroup" style="display: none; margin-top: 20px;">
+                                <div class="form-group">
+                                    <label for="localModelSelect" style="font-weight: 500; margin-bottom: 8px; display: block;">
+                                        <i class="fas fa-list"></i> 选择本地模型
+                                    </label>
+                                    <select id="localModelSelect" style="width: 100%; padding: 10px; border: 1px solid #ddd; border-radius: 4px; font-size: 14px; background: white; cursor: pointer;">
+                                        <option value="">请选择本地模型...</option>
+                                    </select>
+                                    <p style="margin-top: 8px; font-size: 12px; color: #666; line-height: 1.5;">
+                                        <i class="fas fa-info-circle" style="color: #1e3c72; margin-right: 4px;"></i>
+                                        选择已上传的本地AI模型。如果列表为空，请先上传模型。
+                                    </p>
+                                </div>
+                            </div>
+
+                            <div id="cloudAiConfigGroup" style="margin-top: 20px;">
+                                <div class="form-group">
+                                    <label style="font-weight: 500; margin-bottom: 12px; display: block;">
+                                        <i class="fas fa-cloud"></i> 云端AI配置
+                                    </label>
+                                    <div style="padding: 12px; background: #f8f9fa; border-radius: 6px; border: 1px solid #e9ecef;">
+                                        <p style="margin: 0 0 10px 0; font-size: 13px; color: #666;">
+                                            当前使用的云端AI服务：<strong id="currentCloudProvider">未配置</strong>
+                                        </p>
+                                        <p style="margin: 0; font-size: 12px; color: #999;">
+                                            云端AI配置通过环境变量设置，请修改启动脚本中的环境变量。
+                                        </p>
+                                    </div>
+                                </div>
+                            </div>
+
+                            <div class="settings-actions" style="margin-top: 30px;">
+                                <button type="button" class="btn btn-primary" id="saveAiConfigBtn">
+                                    <i class="fas fa-save"></i> 保存配置
+                                </button>
+                                <button type="button" class="btn btn-secondary" id="testAiConfigBtn">
+                                    <i class="fas fa-vial"></i> 测试连接
+                                </button>
+                            </div>
+                        </div>
+                    </div>
+
+                    <!-- 本地模型管理面板 -->
+                    <div class="settings-panel" id="local-models-panel">
+                        <div class="settings-section">
+                            <h3><i class="fas fa-server"></i> 本地模型管理</h3>
+                            
+                            <div style="margin-bottom: 20px;">
+                                <button type="button" class="btn btn-primary" id="uploadModelBtn">
+                                    <i class="fas fa-upload"></i> 上传模型
+                                </button>
+                                <button type="button" class="btn btn-secondary" id="refreshModelsBtn">
+                                    <i class="fas fa-rotate"></i> 刷新列表
+                                </button>
+                            </div>
+
+                            <div id="localModelsList" style="min-height: 200px;">
+                                <div style="text-align: center; padding: 40px; color: #999;">
+                                    <i class="fas fa-server" style="font-size: 48px; margin-bottom: 15px; opacity: 0.3;"></i>
+                                    <p>暂无本地模型，请先上传模型</p>
+                                </div>
+                            </div>
+
+                            <div style="margin-top: 20px; padding: 15px; background: #f0f7ff; border-radius: 6px; border: 1px solid #b3d9ff;">
+                                <h4 style="margin: 0 0 10px 0; font-size: 14px; color: #1e3c72;">
+                                    <i class="fas fa-info-circle"></i> 使用说明
+                                </h4>
+                                <ul style="margin: 0; padding-left: 20px; font-size: 12px; color: #666; line-height: 1.8;">
+                                    <li>本地模型需要部署Ollama服务（推荐）或兼容OpenAI API的本地服务</li>
+                                    <li>上传的模型文件将存储在本地，确保有足够的磁盘空间</li>
+                                    <li>支持的模型格式：Ollama模型、GGUF格式等</li>
+                                    <li>模型文件较大，上传可能需要较长时间</li>
+                                </ul>
+                            </div>
+                        </div>
+                    </div>
+                </div>
+            </div>
+        </div>
+
+        <!-- 上传模型模态框 -->
+        <div id="uploadModelModal" class="modal" style="display: none;">
+            <div class="modal-content" style="max-width: 600px;">
+                <div class="modal-header">
+                    <h2>上传本地AI模型</h2>
+                    <span class="close" id="closeUploadModelModal">&times;</span>
+                </div>
+                <div class="modal-body">
+                    <div class="form-group">
+                        <label for="modelName">模型名称 *</label>
+                        <input type="text" id="modelName" name="modelName" required placeholder="例如: llama2, qwen, mistral">
+                    </div>
+                    <div class="form-group">
+                        <label for="modelDescription">模型描述</label>
+                        <textarea id="modelDescription" name="modelDescription" rows="3" placeholder="描述模型的用途和特点"></textarea>
+                    </div>
+                    <div class="form-group">
+                        <label for="modelApiUrl">API地址 *</label>
+                        <input type="text" id="modelApiUrl" name="modelApiUrl" required placeholder="http://localhost:11434/v1" value="http://localhost:11434/v1">
+                        <p style="margin-top: 8px; font-size: 12px; color: #666;">
+                            本地AI服务的API地址。Ollama默认地址：http://localhost:11434/v1<br>
+                            <strong>注意</strong>：系统会自动添加 /chat/completions 端点，您只需填写基础地址即可。
+                        </p>
+                    </div>
+                    <div class="form-group">
+                        <label for="modelFile">模型文件（可选）</label>
+                        <input type="file" id="modelFile" name="modelFile" accept=".gguf,.bin,.safetensors">
+                        <p style="margin-top: 8px; font-size: 12px; color: #666;">
+                            如果使用Ollama，模型文件会自动从Ollama服务加载，无需上传。如果使用其他服务，可以上传模型文件。
+                        </p>
+                    </div>
+                </div>
+                <div class="modal-footer">
+                    <button type="button" class="btn btn-secondary" id="cancelUploadModel">取消</button>
+                    <button type="button" class="btn btn-primary" id="confirmUploadModel">
+                        <i class="fas fa-upload"></i> 上传
+                    </button>
+                </div>
+            </div>
+        </div>
+
         <!-- 项目管理页面 -->
         <div id="projects-page" class="page-content">
             <div class="page-header fade-in">
@@ -406,7 +559,10 @@
                         <div class="file-info"><span id="modalCurrentFilePath">未选择文件</span></div>
                     </div>
                     <div class="editor-content" style="flex:1; padding:0; position:relative; overflow:hidden; display:flex; flex-direction:column;">
-                        <textarea id="modalCodeEditor" placeholder="选择文件开始编辑..." style="flex:1; width:100%; border:none; padding:15px; font-family:'Courier New', monospace; font-size:14px; line-height:1.6; resize:none; outline:none; background:#fafafa; color:#333;"></textarea>
+                        <div id="codeEditorWrapper" style="flex:1; display:flex; overflow:hidden; position:relative; height:100%; align-items:stretch;">
+                            <div id="lineNumbers" style="background:#f5f5f5; color:#999; padding:15px 8px 15px 15px; font-family:'Courier New', monospace; font-size:14px; line-height:1.6; text-align:right; user-select:none; border-right:1px solid #e0e0e0; min-width:50px; width:50px; overflow-y:scroll; overflow-x:hidden; flex-shrink:0;"></div>
+                            <textarea id="modalCodeEditor" placeholder="选择文件开始编辑..." style="flex:1; width:100%; border:none; padding:15px 15px 15px 8px; font-family:'Courier New', monospace; font-size:14px; line-height:1.6; resize:none; outline:none; background:#fafafa; color:#333; tab-size:4; overflow-y:scroll; overflow-x:auto;"></textarea>
+                        </div>
                     </div>
                 </div>
             </div>

src/out/report_1758176934803.md

@@ -1,48 +0,0 @@
-# 代码质量检查报告
-
-**文件:** test_sample.py
-**检查时间:** 2025/9/18 14:28:54
-
-## flake8 检查结果
-### 输出:
-```
-D:\软件工程\代码质量检查\src\temp_check_1758176934520.py:3:1: E302 expected 2 blank lines, found 1
-D:\软件工程\代码质量检查\src\temp_check_1758176934520.py:5:37: E261 at least two spaces before inline comment
-D:\软件工程\代码质量检查\src\temp_check_1758176934520.py:7:1: E305 expected 2 blank lines after class or function definition, found 1
-D:\软件工程\代码质量检查\src\temp_check_1758176934520.py:7:12: E225 missing whitespace around operator
-```
-
-### 解析结果:
-```json
-[
-  {
-    "file": "D:\\软件工程\\代码质量检查\\src\\temp_check_1758176934520.py",
-    "line": 3,
-    "column": 1,
-    "code": "E302",
-    "message": "expected 2 blank lines, found 1"
-  },
-  {
-    "file": "D:\\软件工程\\代码质量检查\\src\\temp_check_1758176934520.py",
-    "line": 5,
-    "column": 37,
-    "code": "E261",
-    "message": "at least two spaces before inline comment"
-  },
-  {
-    "file": "D:\\软件工程\\代码质量检查\\src\\temp_check_1758176934520.py",
-    "line": 7,
-    "column": 1,
-    "code": "E305",
-    "message": "expected 2 blank lines after class or function definition, found 1"
-  },
-  {
-    "file": "D:\\软件工程\\代码质量检查\\src\\temp_check_1758176934520.py",
-    "line": 7,
-    "column": 12,
-    "code": "E225",
-    "message": "missing whitespace around operator"
-  }
-]
-```
-

src/out/report_1758177201533.md

@@ -1,370 +0,0 @@
-# 代码质量检查报告
-
-**文件:** test_sample.py
-**检查时间:** 2025/9/18 14:33:21
-
-## bandit 检查结果
-### 输出:
-```
-{
-  "errors": [],
-  "generated_at": "2025-09-18T06:33:19Z",
-  "metrics": {
-    "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py": {
-      "CONFIDENCE.HIGH": 3,
-      "CONFIDENCE.LOW": 0,
-      "CONFIDENCE.MEDIUM": 0,
-      "CONFIDENCE.UNDEFINED": 0,
-      "SEVERITY.HIGH": 0,
-      "SEVERITY.LOW": 2,
-      "SEVERITY.MEDIUM": 1,
-      "SEVERITY.UNDEFINED": 0,
-      "loc": 6,
-      "nosec": 0,
-      "skipped_tests": 0
-    },
-    "_totals": {
-      "CONFIDENCE.HIGH": 3,
-      "CONFIDENCE.LOW": 0,
-      "CONFIDENCE.MEDIUM": 0,
-      "CONFIDENCE.UNDEFINED": 0,
-      "SEVERITY.HIGH": 0,
-      "SEVERITY.LOW": 2,
-      "SEVERITY.MEDIUM": 1,
-      "SEVERITY.UNDEFINED": 0,
-      "loc": 6,
-      "nosec": 0,
-      "skipped_tests": 0
-    }
-  },
-  "results": [
-    {
-      "code": "3 def bad_function():\n4     exec(\"print('Hello, world!')\")  # Potential security risk\n5     os.system(\"echo This is a test\")# Missing space after comment\n",
-      "col_offset": 4,
-      "end_col_offset": 34,
-      "filename": "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py",
-      "issue_confidence": "HIGH",
-      "issue_cwe": {
-        "id": 78,
-        "link": "https://cwe.mitre.org/data/definitions/78.html"
-      },
-      "issue_severity": "MEDIUM",
-      "issue_text": "Use of exec detected.",
-      "line_number": 4,
-      "line_range": [
-        4
-      ],
-      "more_info": "https://bandit.readthedocs.io/en/1.8.6/plugins/b102_exec_used.html",
-      "test_id": "B102",
-      "test_name": "exec_used"
-    },
-    {
-      "code": "4     exec(\"print('Hello, world!')\")  # Potential security risk\n5     os.system(\"echo This is a test\")# Missing space after comment\n6 \n",
-      "col_offset": 4,
-      "end_col_offset": 36,
-      "filename": "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py",
-      "issue_confidence": "HIGH",
-      "issue_cwe": {
-        "id": 78,
-        "link": "https://cwe.mitre.org/data/definitions/78.html"
-      },
-      "issue_severity": "LOW",
-      "issue_text": "Starting a process with a shell: Seems safe, but may be changed in the future, consider rewriting without shell",
-      "line_number": 5,
-      "line_range": [
-        5
-      ],
-      "more_info": "https://bandit.readthedocs.io/en/1.8.6/plugins/b605_start_process_with_a_shell.html",
-      "test_id": "B605",
-      "test_name": "start_process_with_a_shell"
-    },
-    {
-      "code": "4     exec(\"print('Hello, world!')\")  # Potential security risk\n5     os.system(\"echo This is a test\")# Missing space after comment\n6 \n",
-      "col_offset": 4,
-      "end_col_offset": 36,
-      "filename": "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py",
-      "issue_confidence": "HIGH",
-      "issue_cwe": {
-        "id": 78,
-        "link": "https://cwe.mitre.org/data/definitions/78.html"
-      },
-      "issue_severity": "LOW",
-      "issue_text": "Starting a process with a partial executable path",
-      "line_number": 5,
-      "line_range": [
-        5
-      ],
-      "more_info": "https://bandit.readthedocs.io/en/1.8.6/plugins/b607_start_process_with_partial_path.html",
-      "test_id": "B607",
-      "test_name": "start_process_with_partial_path"
-    }
-  ]
-}
-```
-
-### 错误:
-```
-[main]	INFO	profile include tests: None
-[main]	INFO	profile exclude tests: None
-[main]	INFO	cli include tests: None
-[main]	INFO	cli exclude tests: None
-```
-
-### 解析结果:
-```json
-{
-  "errors": [],
-  "generated_at": "2025-09-18T06:33:19Z",
-  "metrics": {
-    "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py": {
-      "CONFIDENCE.HIGH": 3,
-      "CONFIDENCE.LOW": 0,
-      "CONFIDENCE.MEDIUM": 0,
-      "CONFIDENCE.UNDEFINED": 0,
-      "SEVERITY.HIGH": 0,
-      "SEVERITY.LOW": 2,
-      "SEVERITY.MEDIUM": 1,
-      "SEVERITY.UNDEFINED": 0,
-      "loc": 6,
-      "nosec": 0,
-      "skipped_tests": 0
-    },
-    "_totals": {
-      "CONFIDENCE.HIGH": 3,
-      "CONFIDENCE.LOW": 0,
-      "CONFIDENCE.MEDIUM": 0,
-      "CONFIDENCE.UNDEFINED": 0,
-      "SEVERITY.HIGH": 0,
-      "SEVERITY.LOW": 2,
-      "SEVERITY.MEDIUM": 1,
-      "SEVERITY.UNDEFINED": 0,
-      "loc": 6,
-      "nosec": 0,
-      "skipped_tests": 0
-    }
-  },
-  "results": [
-    {
-      "code": "3 def bad_function():\n4     exec(\"print('Hello, world!')\")  # Potential security risk\n5     os.system(\"echo This is a test\")# Missing space after comment\n",
-      "col_offset": 4,
-      "end_col_offset": 34,
-      "filename": "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py",
-      "issue_confidence": "HIGH",
-      "issue_cwe": {
-        "id": 78,
-        "link": "https://cwe.mitre.org/data/definitions/78.html"
-      },
-      "issue_severity": "MEDIUM",
-      "issue_text": "Use of exec detected.",
-      "line_number": 4,
-      "line_range": [
-        4
-      ],
-      "more_info": "https://bandit.readthedocs.io/en/1.8.6/plugins/b102_exec_used.html",
-      "test_id": "B102",
-      "test_name": "exec_used"
-    },
-    {
-      "code": "4     exec(\"print('Hello, world!')\")  # Potential security risk\n5     os.system(\"echo This is a test\")# Missing space after comment\n6 \n",
-      "col_offset": 4,
-      "end_col_offset": 36,
-      "filename": "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py",
-      "issue_confidence": "HIGH",
-      "issue_cwe": {
-        "id": 78,
-        "link": "https://cwe.mitre.org/data/definitions/78.html"
-      },
-      "issue_severity": "LOW",
-      "issue_text": "Starting a process with a shell: Seems safe, but may be changed in the future, consider rewriting without shell",
-      "line_number": 5,
-      "line_range": [
-        5
-      ],
-      "more_info": "https://bandit.readthedocs.io/en/1.8.6/plugins/b605_start_process_with_a_shell.html",
-      "test_id": "B605",
-      "test_name": "start_process_with_a_shell"
-    },
-    {
-      "code": "4     exec(\"print('Hello, world!')\")  # Potential security risk\n5     os.system(\"echo This is a test\")# Missing space after comment\n6 \n",
-      "col_offset": 4,
-      "end_col_offset": 36,
-      "filename": "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py",
-      "issue_confidence": "HIGH",
-      "issue_cwe": {
-        "id": 78,
-        "link": "https://cwe.mitre.org/data/definitions/78.html"
-      },
-      "issue_severity": "LOW",
-      "issue_text": "Starting a process with a partial executable path",
-      "line_number": 5,
-      "line_range": [
-        5
-      ],
-      "more_info": "https://bandit.readthedocs.io/en/1.8.6/plugins/b607_start_process_with_partial_path.html",
-      "test_id": "B607",
-      "test_name": "start_process_with_partial_path"
-    }
-  ]
-}
-```
-
-## flake8 检查结果
-### 输出:
-```
-D:\软件工程\代码质量检查\src\temp_check_1758177199898.py:3:1: E302 expected 2 blank lines, found 1
-D:\软件工程\代码质量检查\src\temp_check_1758177199898.py:5:37: E261 at least two spaces before inline comment
-D:\软件工程\代码质量检查\src\temp_check_1758177199898.py:7:1: E305 expected 2 blank lines after class or function definition, found 1
-D:\软件工程\代码质量检查\src\temp_check_1758177199898.py:7:12: E225 missing whitespace around operator
-```
-
-### 解析结果:
-```json
-[
-  {
-    "file": "D:\\软件工程\\代码质量检查\\src\\temp_check_1758177199898.py",
-    "line": 3,
-    "column": 1,
-    "code": "E302",
-    "message": "expected 2 blank lines, found 1"
-  },
-  {
-    "file": "D:\\软件工程\\代码质量检查\\src\\temp_check_1758177199898.py",
-    "line": 5,
-    "column": 37,
-    "code": "E261",
-    "message": "at least two spaces before inline comment"
-  },
-  {
-    "file": "D:\\软件工程\\代码质量检查\\src\\temp_check_1758177199898.py",
-    "line": 7,
-    "column": 1,
-    "code": "E305",
-    "message": "expected 2 blank lines after class or function definition, found 1"
-  },
-  {
-    "file": "D:\\软件工程\\代码质量检查\\src\\temp_check_1758177199898.py",
-    "line": 7,
-    "column": 12,
-    "code": "E225",
-    "message": "missing whitespace around operator"
-  }
-]
-```
-
-## pylint 检查结果
-### 输出:
-```
-[
-    {
-        "type": "convention",
-        "module": "1758177199344-test_sample",
-        "obj": "",
-        "line": 1,
-        "column": 0,
-        "endLine": null,
-        "endColumn": null,
-        "path": "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py",
-        "symbol": "missing-module-docstring",
-        "message": "Missing module docstring",
-        "message-id": "C0114"
-    },
-    {
-        "type": "convention",
-        "module": "1758177199344-test_sample",
-        "obj": "",
-        "line": 1,
-        "column": 0,
-        "endLine": null,
-        "endColumn": null,
-        "path": "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py",
-        "symbol": "invalid-name",
-        "message": "Module name \"1758177199344-test_sample\" doesn't conform to snake_case naming style",
-        "message-id": "C0103"
-    },
-    {
-        "type": "convention",
-        "module": "1758177199344-test_sample",
-        "obj": "bad_function",
-        "line": 3,
-        "column": 0,
-        "endLine": 3,
-        "endColumn": 16,
-        "path": "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py",
-        "symbol": "missing-function-docstring",
-        "message": "Missing function or method docstring",
-        "message-id": "C0116"
-    },
-    {
-        "type": "warning",
-        "module": "1758177199344-test_sample",
-        "obj": "bad_function",
-        "line": 4,
-        "column": 4,
-        "endLine": 4,
-        "endColumn": 34,
-        "path": "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py",
-        "symbol": "exec-used",
-        "message": "Use of exec",
-        "message-id": "W0122"
-    }
-]
-```
-
-### 解析结果:
-```json
-[
-  {
-    "type": "convention",
-    "module": "1758177199344-test_sample",
-    "obj": "",
-    "line": 1,
-    "column": 0,
-    "endLine": null,
-    "endColumn": null,
-    "path": "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py",
-    "symbol": "missing-module-docstring",
-    "message": "Missing module docstring",
-    "message-id": "C0114"
-  },
-  {
-    "type": "convention",
-    "module": "1758177199344-test_sample",
-    "obj": "",
-    "line": 1,
-    "column": 0,
-    "endLine": null,
-    "endColumn": null,
-    "path": "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py",
-    "symbol": "invalid-name",
-    "message": "Module name \"1758177199344-test_sample\" doesn't conform to snake_case naming style",
-    "message-id": "C0103"
-  },
-  {
-    "type": "convention",
-    "module": "1758177199344-test_sample",
-    "obj": "bad_function",
-    "line": 3,
-    "column": 0,
-    "endLine": 3,
-    "endColumn": 16,
-    "path": "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py",
-    "symbol": "missing-function-docstring",
-    "message": "Missing function or method docstring",
-    "message-id": "C0116"
-  },
-  {
-    "type": "warning",
-    "module": "1758177199344-test_sample",
-    "obj": "bad_function",
-    "line": 4,
-    "column": 4,
-    "endLine": 4,
-    "endColumn": 34,
-    "path": "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177199344-test_sample.py",
-    "symbol": "exec-used",
-    "message": "Use of exec",
-    "message-id": "W0122"
-  }
-]
-```
-

src/out/report_1758177353371.md

@@ -1,370 +0,0 @@
-# 代码质量检查报告
-
-**文件:** test_sample.py
-**检查时间:** 2025/9/18 14:35:53
-
-## bandit 检查结果
-### 输出:
-```
-{
-  "errors": [],
-  "generated_at": "2025-09-18T06:35:52Z",
-  "metrics": {
-    "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py": {
-      "CONFIDENCE.HIGH": 3,
-      "CONFIDENCE.LOW": 0,
-      "CONFIDENCE.MEDIUM": 0,
-      "CONFIDENCE.UNDEFINED": 0,
-      "SEVERITY.HIGH": 0,
-      "SEVERITY.LOW": 2,
-      "SEVERITY.MEDIUM": 1,
-      "SEVERITY.UNDEFINED": 0,
-      "loc": 6,
-      "nosec": 0,
-      "skipped_tests": 0
-    },
-    "_totals": {
-      "CONFIDENCE.HIGH": 3,
-      "CONFIDENCE.LOW": 0,
-      "CONFIDENCE.MEDIUM": 0,
-      "CONFIDENCE.UNDEFINED": 0,
-      "SEVERITY.HIGH": 0,
-      "SEVERITY.LOW": 2,
-      "SEVERITY.MEDIUM": 1,
-      "SEVERITY.UNDEFINED": 0,
-      "loc": 6,
-      "nosec": 0,
-      "skipped_tests": 0
-    }
-  },
-  "results": [
-    {
-      "code": "3 def bad_function():\n4     exec(\"print('Hello, world!')\")  # Potential security risk\n5     os.system(\"echo This is a test\")# Missing space after comment\n",
-      "col_offset": 4,
-      "end_col_offset": 34,
-      "filename": "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py",
-      "issue_confidence": "HIGH",
-      "issue_cwe": {
-        "id": 78,
-        "link": "https://cwe.mitre.org/data/definitions/78.html"
-      },
-      "issue_severity": "MEDIUM",
-      "issue_text": "Use of exec detected.",
-      "line_number": 4,
-      "line_range": [
-        4
-      ],
-      "more_info": "https://bandit.readthedocs.io/en/1.8.6/plugins/b102_exec_used.html",
-      "test_id": "B102",
-      "test_name": "exec_used"
-    },
-    {
-      "code": "4     exec(\"print('Hello, world!')\")  # Potential security risk\n5     os.system(\"echo This is a test\")# Missing space after comment\n6 \n",
-      "col_offset": 4,
-      "end_col_offset": 36,
-      "filename": "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py",
-      "issue_confidence": "HIGH",
-      "issue_cwe": {
-        "id": 78,
-        "link": "https://cwe.mitre.org/data/definitions/78.html"
-      },
-      "issue_severity": "LOW",
-      "issue_text": "Starting a process with a shell: Seems safe, but may be changed in the future, consider rewriting without shell",
-      "line_number": 5,
-      "line_range": [
-        5
-      ],
-      "more_info": "https://bandit.readthedocs.io/en/1.8.6/plugins/b605_start_process_with_a_shell.html",
-      "test_id": "B605",
-      "test_name": "start_process_with_a_shell"
-    },
-    {
-      "code": "4     exec(\"print('Hello, world!')\")  # Potential security risk\n5     os.system(\"echo This is a test\")# Missing space after comment\n6 \n",
-      "col_offset": 4,
-      "end_col_offset": 36,
-      "filename": "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py",
-      "issue_confidence": "HIGH",
-      "issue_cwe": {
-        "id": 78,
-        "link": "https://cwe.mitre.org/data/definitions/78.html"
-      },
-      "issue_severity": "LOW",
-      "issue_text": "Starting a process with a partial executable path",
-      "line_number": 5,
-      "line_range": [
-        5
-      ],
-      "more_info": "https://bandit.readthedocs.io/en/1.8.6/plugins/b607_start_process_with_partial_path.html",
-      "test_id": "B607",
-      "test_name": "start_process_with_partial_path"
-    }
-  ]
-}
-```
-
-### 错误:
-```
-[main]	INFO	profile include tests: None
-[main]	INFO	profile exclude tests: None
-[main]	INFO	cli include tests: None
-[main]	INFO	cli exclude tests: None
-```
-
-### 解析结果:
-```json
-{
-  "errors": [],
-  "generated_at": "2025-09-18T06:35:52Z",
-  "metrics": {
-    "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py": {
-      "CONFIDENCE.HIGH": 3,
-      "CONFIDENCE.LOW": 0,
-      "CONFIDENCE.MEDIUM": 0,
-      "CONFIDENCE.UNDEFINED": 0,
-      "SEVERITY.HIGH": 0,
-      "SEVERITY.LOW": 2,
-      "SEVERITY.MEDIUM": 1,
-      "SEVERITY.UNDEFINED": 0,
-      "loc": 6,
-      "nosec": 0,
-      "skipped_tests": 0
-    },
-    "_totals": {
-      "CONFIDENCE.HIGH": 3,
-      "CONFIDENCE.LOW": 0,
-      "CONFIDENCE.MEDIUM": 0,
-      "CONFIDENCE.UNDEFINED": 0,
-      "SEVERITY.HIGH": 0,
-      "SEVERITY.LOW": 2,
-      "SEVERITY.MEDIUM": 1,
-      "SEVERITY.UNDEFINED": 0,
-      "loc": 6,
-      "nosec": 0,
-      "skipped_tests": 0
-    }
-  },
-  "results": [
-    {
-      "code": "3 def bad_function():\n4     exec(\"print('Hello, world!')\")  # Potential security risk\n5     os.system(\"echo This is a test\")# Missing space after comment\n",
-      "col_offset": 4,
-      "end_col_offset": 34,
-      "filename": "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py",
-      "issue_confidence": "HIGH",
-      "issue_cwe": {
-        "id": 78,
-        "link": "https://cwe.mitre.org/data/definitions/78.html"
-      },
-      "issue_severity": "MEDIUM",
-      "issue_text": "Use of exec detected.",
-      "line_number": 4,
-      "line_range": [
-        4
-      ],
-      "more_info": "https://bandit.readthedocs.io/en/1.8.6/plugins/b102_exec_used.html",
-      "test_id": "B102",
-      "test_name": "exec_used"
-    },
-    {
-      "code": "4     exec(\"print('Hello, world!')\")  # Potential security risk\n5     os.system(\"echo This is a test\")# Missing space after comment\n6 \n",
-      "col_offset": 4,
-      "end_col_offset": 36,
-      "filename": "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py",
-      "issue_confidence": "HIGH",
-      "issue_cwe": {
-        "id": 78,
-        "link": "https://cwe.mitre.org/data/definitions/78.html"
-      },
-      "issue_severity": "LOW",
-      "issue_text": "Starting a process with a shell: Seems safe, but may be changed in the future, consider rewriting without shell",
-      "line_number": 5,
-      "line_range": [
-        5
-      ],
-      "more_info": "https://bandit.readthedocs.io/en/1.8.6/plugins/b605_start_process_with_a_shell.html",
-      "test_id": "B605",
-      "test_name": "start_process_with_a_shell"
-    },
-    {
-      "code": "4     exec(\"print('Hello, world!')\")  # Potential security risk\n5     os.system(\"echo This is a test\")# Missing space after comment\n6 \n",
-      "col_offset": 4,
-      "end_col_offset": 36,
-      "filename": "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py",
-      "issue_confidence": "HIGH",
-      "issue_cwe": {
-        "id": 78,
-        "link": "https://cwe.mitre.org/data/definitions/78.html"
-      },
-      "issue_severity": "LOW",
-      "issue_text": "Starting a process with a partial executable path",
-      "line_number": 5,
-      "line_range": [
-        5
-      ],
-      "more_info": "https://bandit.readthedocs.io/en/1.8.6/plugins/b607_start_process_with_partial_path.html",
-      "test_id": "B607",
-      "test_name": "start_process_with_partial_path"
-    }
-  ]
-}
-```
-
-## flake8 检查结果
-### 输出:
-```
-D:\软件工程\代码质量检查\src\temp_check_1758177352260.py:3:1: E302 expected 2 blank lines, found 1
-D:\软件工程\代码质量检查\src\temp_check_1758177352260.py:5:37: E261 at least two spaces before inline comment
-D:\软件工程\代码质量检查\src\temp_check_1758177352260.py:7:1: E305 expected 2 blank lines after class or function definition, found 1
-D:\软件工程\代码质量检查\src\temp_check_1758177352260.py:7:12: E225 missing whitespace around operator
-```
-
-### 解析结果:
-```json
-[
-  {
-    "file": "D:\\软件工程\\代码质量检查\\src\\temp_check_1758177352260.py",
-    "line": 3,
-    "column": 1,
-    "code": "E302",
-    "message": "expected 2 blank lines, found 1"
-  },
-  {
-    "file": "D:\\软件工程\\代码质量检查\\src\\temp_check_1758177352260.py",
-    "line": 5,
-    "column": 37,
-    "code": "E261",
-    "message": "at least two spaces before inline comment"
-  },
-  {
-    "file": "D:\\软件工程\\代码质量检查\\src\\temp_check_1758177352260.py",
-    "line": 7,
-    "column": 1,
-    "code": "E305",
-    "message": "expected 2 blank lines after class or function definition, found 1"
-  },
-  {
-    "file": "D:\\软件工程\\代码质量检查\\src\\temp_check_1758177352260.py",
-    "line": 7,
-    "column": 12,
-    "code": "E225",
-    "message": "missing whitespace around operator"
-  }
-]
-```
-
-## pylint 检查结果
-### 输出:
-```
-[
-    {
-        "type": "convention",
-        "module": "1758177351895-test_sample",
-        "obj": "",
-        "line": 1,
-        "column": 0,
-        "endLine": null,
-        "endColumn": null,
-        "path": "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py",
-        "symbol": "missing-module-docstring",
-        "message": "Missing module docstring",
-        "message-id": "C0114"
-    },
-    {
-        "type": "convention",
-        "module": "1758177351895-test_sample",
-        "obj": "",
-        "line": 1,
-        "column": 0,
-        "endLine": null,
-        "endColumn": null,
-        "path": "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py",
-        "symbol": "invalid-name",
-        "message": "Module name \"1758177351895-test_sample\" doesn't conform to snake_case naming style",
-        "message-id": "C0103"
-    },
-    {
-        "type": "convention",
-        "module": "1758177351895-test_sample",
-        "obj": "bad_function",
-        "line": 3,
-        "column": 0,
-        "endLine": 3,
-        "endColumn": 16,
-        "path": "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py",
-        "symbol": "missing-function-docstring",
-        "message": "Missing function or method docstring",
-        "message-id": "C0116"
-    },
-    {
-        "type": "warning",
-        "module": "1758177351895-test_sample",
-        "obj": "bad_function",
-        "line": 4,
-        "column": 4,
-        "endLine": 4,
-        "endColumn": 34,
-        "path": "C:\\Users\\\u5f20\u6d0b\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py",
-        "symbol": "exec-used",
-        "message": "Use of exec",
-        "message-id": "W0122"
-    }
-]
-```
-
-### 解析结果:
-```json
-[
-  {
-    "type": "convention",
-    "module": "1758177351895-test_sample",
-    "obj": "",
-    "line": 1,
-    "column": 0,
-    "endLine": null,
-    "endColumn": null,
-    "path": "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py",
-    "symbol": "missing-module-docstring",
-    "message": "Missing module docstring",
-    "message-id": "C0114"
-  },
-  {
-    "type": "convention",
-    "module": "1758177351895-test_sample",
-    "obj": "",
-    "line": 1,
-    "column": 0,
-    "endLine": null,
-    "endColumn": null,
-    "path": "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py",
-    "symbol": "invalid-name",
-    "message": "Module name \"1758177351895-test_sample\" doesn't conform to snake_case naming style",
-    "message-id": "C0103"
-  },
-  {
-    "type": "convention",
-    "module": "1758177351895-test_sample",
-    "obj": "bad_function",
-    "line": 3,
-    "column": 0,
-    "endLine": 3,
-    "endColumn": 16,
-    "path": "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py",
-    "symbol": "missing-function-docstring",
-    "message": "Missing function or method docstring",
-    "message-id": "C0116"
-  },
-  {
-    "type": "warning",
-    "module": "1758177351895-test_sample",
-    "obj": "bad_function",
-    "line": 4,
-    "column": 4,
-    "endLine": 4,
-    "endColumn": 34,
-    "path": "C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\1758177351895-test_sample.py",
-    "symbol": "exec-used",
-    "message": "Use of exec",
-    "message-id": "W0122"
-  }
-]
-```
-

src/server/services/aiAnalyzer.js

@@ -15,7 +15,7 @@ class AIAnalyzer {
         this.openaiApiKey = process.env.OPENAI_API_KEY || '';
         this.openaiApiBase = process.env.OPENAI_API_BASE || 'https://api.openai.com/v1';
         this.openaiModel = process.env.OPENAI_MODEL || 'gpt-3.5-turbo';
-        
+
         // 科大讯飞配置（HTTP API）
         // 注意：HTTP API使用APIpassword（Bearer Token），不是apikey和apisecret
         // 获取地址：https://console.xfyun.cn/services/bmx1
@@ -24,13 +24,20 @@ class AIAnalyzer {
         this.xfApiSecret = process.env.XF_API_SECRET || ''; // 兼容旧配置（WebSocket使用）
         this.xfModel = process.env.XF_MODEL || 'spark-x'; // Spark X1.5 模型，使用spark-x
         this.xfApiUrl = process.env.XF_API_URL || 'https://spark-api-open.xf-yun.com/v2/chat/completions';
-        
+
         // 选择使用的API提供商
         this.provider = process.env.AI_PROVIDER || 'xf'; // 'openai' 或 'xf'
         this.enabled = process.env.AI_ANALYZER_ENABLED !== 'false';
-        
-        console.log(`[AI分析] 使用提供商: ${this.provider}`);
-        if (this.provider === 'xf') {
+
+        // 本地模型配置
+        this.useLocalAi = false;
+        this.localModel = null;
+        this.loadLocalAiConfig();
+
+        console.log(`[AI分析] 使用提供商: ${this.useLocalAi ? '本地模型' : this.provider}`);
+        if (this.useLocalAi && this.localModel) {
+            console.log(`[AI分析] 本地模型: ${this.localModel.name} (${this.localModel.apiUrl})`);
+        } else if (this.provider === 'xf') {
             if (this.xfApiPassword) {
                 console.log(`[AI分析] 科大讯飞 HTTP API Password: ${this.xfApiPassword.substring(0, 10)}... (已配置)`);
                 console.log(`[AI分析] 使用模型: ${this.xfModel}`);
@@ -43,6 +50,36 @@ class AIAnalyzer {
         }
     }
 
+    /**
+     * 加载本地AI配置
+     */
+    loadLocalAiConfig() {
+        try {
+            const configPath = path.join(__dirname, '..', '..', 'config', 'ai_config.json');
+            if (fs.existsSync(configPath)) {
+                const configData = fs.readFileSync(configPath, 'utf8');
+                const config = JSON.parse(configData);
+                this.useLocalAi = config.useLocalAi || false;
+
+                if (this.useLocalAi && config.selectedModelId) {
+                    const modelsPath = path.join(__dirname, '..', '..', 'config', 'local_models.json');
+                    if (fs.existsSync(modelsPath)) {
+                        const modelsData = fs.readFileSync(modelsPath, 'utf8');
+                        const models = JSON.parse(modelsData);
+                        this.localModel = models.find(m => m.id === config.selectedModelId);
+                        if (!this.localModel) {
+                            console.warn(`[AI分析] 配置的本地模型 ${config.selectedModelId} 不存在，回退到云端AI`);
+                            this.useLocalAi = false;
+                        }
+                    }
+                }
+            }
+        } catch (error) {
+            console.error('[AI分析] 加载本地AI配置失败:', error);
+            this.useLocalAi = false;
+        }
+    }
+
     /**
      * 分析检查结果
      * @param {Array} issues - 检查结果列表
@@ -56,13 +93,22 @@ class AIAnalyzer {
         }
 
         try {
+            // 重新加载配置（可能已更新）
+            this.loadLocalAiConfig();
+
             // 先进行基础去重
             const deduplicated = this.basicDeduplication(issues);
-            
-            // 检查是否有可用的API配置
-            const hasApiConfig = (this.provider === 'openai' && this.openaiApiKey) || 
-                                (this.provider === 'xf' && this.xfApiPassword);
-            
+
+            // 检查是否使用本地AI
+            if (this.useLocalAi && this.localModel) {
+                console.log('[AI分析] 使用本地AI模型进行分析');
+                return await this.aiAnalysis(deduplicated.issues, projectPath);
+            }
+
+            // 检查是否有可用的云端API配置
+            const hasApiConfig = (this.provider === 'openai' && this.openaiApiKey) ||
+                (this.provider === 'xf' && this.xfApiPassword);
+
             if (hasApiConfig) {
                 return await this.aiAnalysis(deduplicated.issues, projectPath);
             } else {
@@ -87,7 +133,7 @@ class AIAnalyzer {
         for (const issue of issues) {
             // 生成唯一键：文件路径 + 行号 + 规则ID
             const key = `${issue.relative_path || issue.file}:${issue.line}:${issue.rule || 'unknown'}`;
-            
+
             if (seen.has(key)) {
                 // 检查消息相似度
                 const existing = seen.get(key);
@@ -95,7 +141,7 @@ class AIAnalyzer {
                     issue.message || '',
                     existing.message || ''
                 );
-                
+
                 if (similarity < 0.7) {
                     // 消息差异较大，可能是不同的问题
                     uniqueIssues.push(issue);
@@ -120,7 +166,7 @@ class AIAnalyzer {
             issues: uniqueIssues,
             total_issues: uniqueIssues.length,
             duplicates_removed: duplicates.length,
-            deduplication_rate: issues.length > 0 
+            deduplication_rate: issues.length > 0
                 ? ((duplicates.length / issues.length) * 100).toFixed(2) + '%'
                 : '0%'
         };
@@ -145,7 +191,7 @@ class AIAnalyzer {
         const analyzed = issues.map(issue => {
             const risk = this.assessRisk(issue);
             const suggestion = this.generateSuggestion(issue);
-            
+
             return {
                 ...issue,
                 risk_level: risk.level,
@@ -175,10 +221,17 @@ class AIAnalyzer {
         try {
             // 一次性发送所有问题，不再分批处理
             console.log(`[AI分析] 开始AI分析，共 ${issues.length} 个问题，一次性处理`);
-            
-            const analyzedIssues = this.provider === 'xf' 
-                ? await this.analyzeBatchXf(issues, projectPath)
-                : await this.analyzeBatch(issues, projectPath);
+
+            let analyzedIssues;
+
+            // 根据配置选择AI服务
+            if (this.useLocalAi && this.localModel) {
+                analyzedIssues = await this.analyzeBatchLocal(issues, projectPath);
+            } else if (this.provider === 'xf') {
+                analyzedIssues = await this.analyzeBatchXf(issues, projectPath);
+            } else {
+                analyzedIssues = await this.analyzeBatch(issues, projectPath);
+            }
 
             // 按风险评分排序
             analyzedIssues.sort((a, b) => b.risk_score - a.risk_score);
@@ -189,7 +242,7 @@ class AIAnalyzer {
                 high_risk_count: analyzedIssues.filter(i => i.risk_level === 'high').length,
                 medium_risk_count: analyzedIssues.filter(i => i.risk_level === 'medium').length,
                 low_risk_count: analyzedIssues.filter(i => i.risk_level === 'low').length,
-                analysis_method: 'ai-powered'
+                analysis_method: this.useLocalAi ? 'local-ai' : 'ai-powered'
             };
         } catch (error) {
             console.error('[AI分析] AI分析失败:', error);
@@ -203,7 +256,7 @@ class AIAnalyzer {
      */
     async analyzeBatch(issues, projectPath) {
         const prompt = await this.buildAnalysisPrompt(issues, projectPath);
-        
+
         try {
             const requestData = JSON.stringify({
                 model: this.openaiModel,
@@ -270,7 +323,7 @@ class AIAnalyzer {
 
             console.log(`[AI分析-OpenAI] 收到响应，长度: ${aiContent.length} 字符`);
             console.log(`[AI分析-OpenAI] 响应内容预览: ${aiContent.substring(0, 300)}`);
-            
+
             // 解析AI响应中的JSON
             let analysisResult;
             try {
@@ -295,21 +348,21 @@ class AIAnalyzer {
                     throw new Error('AI响应中未找到有效的JSON格式');
                 }
             }
-            
+
             // 验证分析结果格式
             if (!analysisResult.issues || !Array.isArray(analysisResult.issues)) {
                 console.warn('[AI分析-OpenAI] AI返回的格式不正确，使用规则基础分析');
                 console.warn('[AI分析-OpenAI] 返回的数据结构:', JSON.stringify(analysisResult).substring(0, 500));
                 throw new Error('AI返回格式不正确');
             }
-            
+
             console.log(`[AI分析-OpenAI] 成功解析，包含 ${analysisResult.issues.length} 个问题的分析结果`);
-            
+
             // 合并分析结果到原始问题
             return issues.map((issue, index) => {
                 const analysis = analysisResult.issues && analysisResult.issues[index] ? analysisResult.issues[index] : {};
                 const aiSuggestion = analysis.suggestion || '';
-                
+
                 // 验证AI返回的建议是否有效
                 if (!aiSuggestion || aiSuggestion.trim().length < 20) {
                     console.warn(`[AI分析-OpenAI] 问题 ${index + 1} 的AI建议过短或为空，使用规则基础建议`);
@@ -317,7 +370,7 @@ class AIAnalyzer {
                 } else {
                     console.log(`[AI分析-OpenAI] 问题 ${index + 1} 获得AI建议，长度: ${aiSuggestion.length} 字符`);
                 }
-                
+
                 return {
                     ...issue,
                     risk_level: analysis.risk_level || this.assessRisk(issue).level,
@@ -349,7 +402,7 @@ class AIAnalyzer {
      */
     async analyzeBatchXf(issues, projectPath) {
         const prompt = await this.buildAnalysisPrompt(issues, projectPath);
-        
+
         try {
             // 构建请求数据 - 使用类似OpenAI的格式
             const requestData = JSON.stringify({
@@ -370,13 +423,13 @@ class AIAnalyzer {
 
             // 解析API URL
             const url = new URL(this.xfApiUrl);
-            
+
             // 根据官方文档，HTTP API使用Bearer Token认证（APIpassword）
             // 文档：https://www.xfyun.cn/doc/spark/X1http.html
             if (!this.xfApiPassword) {
                 throw new Error('未配置XF_API_PASSWORD（HTTP协议的APIpassword），请在控制台获取：https://console.xfyun.cn/services/bmx1');
             }
-            
+
             const options = {
                 hostname: url.hostname,
                 port: url.port || 443,
@@ -438,12 +491,12 @@ class AIAnalyzer {
 
             console.log(`[AI分析-讯飞] 收到响应，长度: ${aiContent.length} 字符`);
             console.log(`[AI分析-讯飞] 响应内容预览: ${aiContent.substring(0, 500)}`);
-            
+
             // 如果响应太长，也打印末尾部分
             if (aiContent.length > 1000) {
                 console.log(`[AI分析-讯飞] 响应内容末尾: ...${aiContent.substring(aiContent.length - 500)}`);
             }
-            
+
             // 解析AI响应中的JSON
             let analysisResult;
             try {
@@ -453,7 +506,7 @@ class AIAnalyzer {
             } catch (e) {
                 console.log('[AI分析-讯飞] 直接解析失败，尝试提取JSON部分');
                 console.log('[AI分析-讯飞] 错误信息:', e.message);
-                
+
                 // 方法1: 尝试提取markdown代码块中的JSON
                 let jsonText = '';
                 const codeBlockMatch = aiContent.match(/```(?:json)?\s*(\{[\s\S]*?\})\s*```/);
@@ -468,7 +521,7 @@ class AIAnalyzer {
                         console.log('[AI分析-讯飞] 从响应中提取JSON对象');
                     }
                 }
-                
+
                 if (jsonText) {
                     try {
                         // 尝试清理JSON文本（移除可能的控制字符）
@@ -478,44 +531,44 @@ class AIAnalyzer {
                     } catch (e2) {
                         console.error('[AI分析-讯飞] 提取的JSON解析失败:', e2.message);
                         console.error('[AI分析-讯飞] 错误位置:', e2.message.match(/position (\d+)/)?.[1] || '未知');
-                        
+
                         // 尝试修复常见的JSON错误
                         try {
                             // 先尝试找到JSON的起始和结束位置
                             let startPos = jsonText.indexOf('{');
                             let endPos = jsonText.lastIndexOf('}');
-                            
+
                             if (startPos >= 0 && endPos > startPos) {
                                 jsonText = jsonText.substring(startPos, endPos + 1);
                             }
-                            
+
                             // 尝试修复未转义的引号（在字符串值中）
                             // 使用更智能的方法：识别JSON结构，只修复字符串值中的引号
                             // 策略：找到 "key": "value" 模式，修复value中的引号
-                            
+
                             // 使用状态机方法修复JSON中的未转义引号
                             // 策略：遍历JSON，识别字符串值，转义其中的未转义引号
                             let fixedJson = '';
                             let inString = false;
                             let escapeNext = false;
-                            
+
                             for (let i = 0; i < jsonText.length; i++) {
                                 const char = jsonText[i];
-                                
+
                                 if (escapeNext) {
                                     // 当前字符是转义序列的一部分
                                     fixedJson += char;
                                     escapeNext = false;
                                     continue;
                                 }
-                                
+
                                 if (char === '\\') {
                                     // 遇到反斜杠，下一个字符是转义字符
                                     fixedJson += char;
                                     escapeNext = true;
                                     continue;
                                 }
-                                
+
                                 if (char === '"') {
                                     if (!inString) {
                                         // 字符串开始
@@ -529,7 +582,7 @@ class AIAnalyzer {
                                         while (j < jsonText.length && /\s/.test(jsonText[j])) {
                                             j++;
                                         }
-                                        
+
                                         if (j >= jsonText.length) {
                                             // 到达末尾，这是字符串结束
                                             inString = false;
@@ -550,15 +603,15 @@ class AIAnalyzer {
                                     fixedJson += char;
                                 }
                             }
-                            
+
                             jsonText = fixedJson;
-                            
+
                             // 尝试解析修复后的JSON
                             analysisResult = JSON.parse(jsonText);
                             console.log('[AI分析-讯飞] 修复后成功解析JSON');
                         } catch (e3) {
                             console.error('[AI分析-讯飞] 修复后仍然失败:', e3.message);
-                            
+
                             // 打印错误位置的上下文
                             const errorPos = parseInt(e3.message.match(/position (\d+)/)?.[1] || '0');
                             if (errorPos > 0) {
@@ -567,12 +620,12 @@ class AIAnalyzer {
                                 console.error('[AI分析-讯飞] 错误位置上下文:', jsonText.substring(start, end));
                                 console.error('[AI分析-讯飞] 错误位置标记:', ' '.repeat(Math.min(100, errorPos - start)) + '^');
                             }
-                            
+
                             console.error('[AI分析-讯飞] 尝试解析的JSON文本（前1000字符）:', jsonText.substring(0, 1000));
                             if (jsonText.length > 1000) {
                                 console.error('[AI分析-讯飞] 尝试解析的JSON文本（后1000字符）:', jsonText.substring(Math.max(0, jsonText.length - 1000)));
                             }
-                            
+
                             // 最后尝试：使用eval（不安全，但作为最后的尝试）
                             // 实际上，我们应该避免使用eval，而是抛出错误让用户知道
                             throw new Error(`无法解析AI响应为JSON: ${e2.message}。错误位置: ${errorPos}。请检查AI返回的JSON格式是否正确。`);
@@ -584,34 +637,34 @@ class AIAnalyzer {
                     throw new Error('AI响应中未找到有效的JSON格式');
                 }
             }
-            
+
             // 验证分析结果格式
             if (!analysisResult.issues || !Array.isArray(analysisResult.issues)) {
                 console.warn('[AI分析-讯飞] AI返回的格式不正确，使用规则基础分析');
                 console.warn('[AI分析-讯飞] 返回的数据结构:', JSON.stringify(analysisResult).substring(0, 500));
                 throw new Error('AI返回格式不正确');
             }
-            
+
             console.log(`[AI分析-讯飞] 成功解析，包含 ${analysisResult.issues.length} 个问题的分析结果`);
             console.log(`[AI分析-讯飞] 原始问题数量: ${issues.length}`);
-            
+
             // 检查返回的issues数组长度
             if (analysisResult.issues.length < issues.length) {
                 console.warn(`[AI分析-讯飞] AI返回的issues数组长度不足: ${analysisResult.issues.length} < ${issues.length}`);
                 console.warn(`[AI分析-讯飞] 将使用规则基础分析补充缺失的问题`);
-                
+
                 // 打印AI返回的每个问题的建议长度，用于调试
                 analysisResult.issues.forEach((item, idx) => {
                     const suggestion = item.suggestion || '';
                     console.log(`[AI分析-讯飞] 问题 ${idx + 1}: suggestion长度=${suggestion.length}, risk_level=${item.risk_level}, risk_score=${item.risk_score}`);
                 });
             }
-            
+
             // 合并分析结果到原始问题
             return issues.map((issue, index) => {
                 const analysis = analysisResult.issues && analysisResult.issues[index] ? analysisResult.issues[index] : {};
                 const aiSuggestion = analysis.suggestion || '';
-                
+
                 // 如果AI返回的数组长度不够，或者建议为空/过短，使用规则基础建议
                 if (index >= analysisResult.issues.length) {
                     console.warn(`[AI分析-讯飞] 问题 ${index + 1} 超出AI返回范围，使用规则基础建议`);
@@ -625,7 +678,7 @@ class AIAnalyzer {
                         ai_analyzed: false
                     };
                 }
-                
+
                 // 验证AI返回的建议是否有效
                 if (!aiSuggestion || aiSuggestion.trim().length < 20) {
                     console.warn(`[AI分析-讯飞] 问题 ${index + 1} 的AI建议过短或为空，使用规则基础建议`);
@@ -667,6 +720,362 @@ class AIAnalyzer {
         }
     }
 
+    /**
+     * 使用本地AI模型批量分析问题
+     */
+    async analyzeBatchLocal(issues, projectPath) {
+        const prompt = await this.buildAnalysisPrompt(issues, projectPath);
+
+        try {
+            if (!this.localModel) {
+                throw new Error('本地模型未配置');
+            }
+
+            const requestData = JSON.stringify({
+                model: this.localModel.name,
+                messages: [
+                    {
+                        role: 'system',
+                        content: '你是一个专业的Python代码质量分析专家，擅长分析代码问题，评估风险并提供详细、具体的修改建议。你的建议必须包含问题分析、修复步骤、代码示例和最佳实践。'
+                    },
+                    {
+                        role: 'user',
+                        content: prompt
+                    }
+                ],
+                temperature: 0.3,
+                max_tokens: 8000
+            });
+
+            const apiUrl = new URL(this.localModel.apiUrl);
+            const http = require('http');
+            const https = require('https');
+            const protocol = apiUrl.protocol === 'https:' ? https : http;
+
+            // 确保使用正确的OpenAI兼容端点
+            let apiPath = apiUrl.pathname;
+            if (!apiPath.endsWith('/chat/completions')) {
+                // 如果路径是 /v1，自动添加 /chat/completions
+                if (apiPath.endsWith('/v1') || apiPath === '/v1') {
+                    apiPath = '/v1/chat/completions';
+                } else if (apiPath.endsWith('/v1/')) {
+                    apiPath = '/v1/chat/completions';
+                } else if (!apiPath || apiPath === '/') {
+                    apiPath = '/v1/chat/completions';
+                }
+            }
+
+            const options = {
+                hostname: apiUrl.hostname,
+                port: apiUrl.port || (apiUrl.protocol === 'https:' ? 443 : 80),
+                path: apiPath + (apiUrl.search || ''),
+                method: 'POST',
+                headers: {
+                    'Content-Type': 'application/json',
+                    'Content-Length': Buffer.byteLength(requestData)
+                },
+                timeout: 120000 // 本地模型可能需要更长时间
+            };
+
+            console.log(`[AI分析-本地] 发送HTTP请求到: ${this.localModel.apiUrl}`);
+            console.log(`[AI分析-本地] 使用模型: ${this.localModel.name}`);
+
+            const data = await new Promise((resolve, reject) => {
+                const req = protocol.request(options, (res) => {
+                    let responseData = '';
+                    res.on('data', (chunk) => {
+                        responseData += chunk;
+                    });
+                    res.on('end', () => {
+                        if (res.statusCode !== 200) {
+                            console.error(`[AI分析-本地] HTTP错误: ${res.statusCode} ${res.statusMessage}`);
+                            console.error(`[AI分析-本地] 响应内容:`, responseData.substring(0, 500));
+                            reject(new Error(`本地AI API错误: ${res.statusCode} ${res.statusMessage}`));
+                            return;
+                        }
+                        try {
+                            resolve(JSON.parse(responseData));
+                        } catch (e) {
+                            console.error('[AI分析-本地] 解析响应失败:', e);
+                            console.error('[AI分析-本地] 响应内容:', responseData.substring(0, 500));
+                            reject(new Error(`解析AI响应失败: ${e.message}`));
+                        }
+                    });
+                });
+                req.on('error', (error) => {
+                    console.error('[AI分析-本地] 请求错误:', error);
+                    reject(error);
+                });
+                req.on('timeout', () => {
+                    req.destroy();
+                    reject(new Error('请求超时'));
+                });
+                req.write(requestData);
+                req.end();
+            });
+
+            let aiContent = '';
+            if (data.choices && data.choices.length > 0) {
+                aiContent = data.choices[0].message.content || '';
+            } else if (data.content) {
+                aiContent = data.content;
+            } else {
+                throw new Error('AI响应中未找到内容');
+            }
+
+            console.log(`[AI分析-本地] 收到响应，长度: ${aiContent.length} 字符`);
+            console.log(`[AI分析-本地] 响应内容预览: ${aiContent.substring(0, 1000)}`);
+
+            // 解析JSON响应（增强的解析逻辑）
+            let analysisResult;
+            try {
+                analysisResult = JSON.parse(aiContent);
+                console.log('[AI分析-本地] 直接解析JSON成功');
+            } catch (e) {
+                console.log('[AI分析-本地] 直接解析失败，尝试提取并修复JSON部分');
+                let jsonText = '';
+                
+                // 尝试从markdown代码块中提取
+                const codeBlockMatch = aiContent.match(/```(?:json)?\s*(\{[\s\S]*?\})\s*```/);
+                if (codeBlockMatch) {
+                    jsonText = codeBlockMatch[1];
+                    console.log('[AI分析-本地] 从代码块中提取JSON');
+                } else {
+                    // 尝试提取第一个完整的JSON对象
+                    const jsonMatch = aiContent.match(/\{[\s\S]*\}/);
+                    if (jsonMatch) {
+                        jsonText = jsonMatch[0];
+                        console.log('[AI分析-本地] 从文本中提取JSON');
+                    }
+                }
+
+                if (jsonText) {
+                    try {
+                        // 清理控制字符
+                        jsonText = jsonText.replace(/[\x00-\x1F\x7F]/g, '');
+                        
+                        // 尝试修复常见的JSON格式错误
+                        // 1. 修复 "issues": 后面缺少数组括号的情况
+                        jsonText = jsonText.replace(/"issues"\s*:\s*([^{])/g, '"issues": [$1');
+                        
+                        // 2. 修复未闭合的字符串
+                        jsonText = jsonText.replace(/("suggestion"\s*:\s*"[^"]*?)(\n|$)/g, '$1"');
+                        
+                        // 3. 确保 issues 是数组
+                        if (jsonText.includes('"issues"') && !jsonText.includes('"issues"[') && !jsonText.includes('"issues": [')) {
+                            jsonText = jsonText.replace(/"issues"\s*:\s*\{/g, '"issues": [{');
+                            // 如果最后一个issue对象后面没有闭合，添加闭合
+                            if (!jsonText.includes(']')) {
+                                jsonText = jsonText.replace(/(\})\s*$/, '$1]');
+                            }
+                        }
+                        
+                        // 4. 修复未转义的换行符
+                        jsonText = jsonText.replace(/([^\\])\n/g, '$1\\n');
+                        
+                        // 5. 尝试修复未闭合的对象
+                        const openBraces = (jsonText.match(/\{/g) || []).length;
+                        const closeBraces = (jsonText.match(/\}/g) || []).length;
+                        if (openBraces > closeBraces) {
+                            jsonText += '}'.repeat(openBraces - closeBraces);
+                        }
+                        
+                        console.log('[AI分析-本地] 修复后的JSON预览:', jsonText.substring(0, 500));
+                        
+                        analysisResult = JSON.parse(jsonText);
+                        console.log('[AI分析-本地] 成功提取并解析JSON');
+                    } catch (e2) {
+                        console.error('[AI分析-本地] 提取的JSON解析失败:', e2.message);
+                        console.error('[AI分析-本地] 错误位置:', e2.message.match(/position (\d+)/)?.[1] || '未知');
+                        console.error('[AI分析-本地] 错误位置上下文:', jsonText.substring(Math.max(0, parseInt(e2.message.match(/position (\d+)/)?.[1] || '0') - 50), parseInt(e2.message.match(/position (\d+)/)?.[1] || '0') + 50));
+                        
+                        // 如果修复失败，尝试手动解析部分数据
+                        console.log('[AI分析-本地] 尝试手动解析部分数据...');
+                        analysisResult = this.parsePartialJSON(jsonText, issues.length);
+                    }
+                } else {
+                    throw new Error('AI响应中未找到有效的JSON格式');
+                }
+            }
+
+            if (!analysisResult || !analysisResult.issues || !Array.isArray(analysisResult.issues)) {
+                console.warn('[AI分析-本地] AI返回的格式不正确，issues不是数组');
+                console.warn('[AI分析-本地] analysisResult类型:', typeof analysisResult);
+                if (analysisResult) {
+                    console.warn('[AI分析-本地] analysisResult keys:', Object.keys(analysisResult));
+                    console.warn('[AI分析-本地] analysisResult.issues类型:', typeof analysisResult.issues);
+                }
+                
+                // 如果issues存在但不是数组，尝试转换
+                if (analysisResult && analysisResult.issues && typeof analysisResult.issues === 'object' && !Array.isArray(analysisResult.issues)) {
+                    console.log('[AI分析-本地] 尝试将issues对象转换为数组');
+                    analysisResult.issues = Object.values(analysisResult.issues);
+                }
+                
+                // 如果仍然不是数组，抛出错误
+                if (!analysisResult || !Array.isArray(analysisResult.issues)) {
+                    throw new Error('AI返回格式不正确：issues不是数组');
+                }
+            }
+
+            console.log(`[AI分析-本地] 成功解析，包含 ${analysisResult.issues.length} 个问题的分析结果`);
+            
+            // 检查返回的issues数组长度
+            if (analysisResult.issues.length < issues.length) {
+                console.warn(`[AI分析-本地] AI返回的issues数组长度不足: ${analysisResult.issues.length} < ${issues.length}`);
+                console.warn(`[AI分析-本地] 将为缺失的问题补充空分析结果`);
+                // 补充缺失的问题
+                while (analysisResult.issues.length < issues.length) {
+                    analysisResult.issues.push({
+                        risk_level: 'medium',
+                        risk_score: 50,
+                        suggestion: ''
+                    });
+                }
+            } else if (analysisResult.issues.length > issues.length) {
+                console.warn(`[AI分析-本地] AI返回的issues数组长度超出: ${analysisResult.issues.length} > ${issues.length}`);
+                console.warn(`[AI分析-本地] 将截取前 ${issues.length} 个结果`);
+                analysisResult.issues = analysisResult.issues.slice(0, issues.length);
+            }
+
+            return issues.map((issue, index) => {
+                const analysis = analysisResult.issues && analysisResult.issues[index] ? analysisResult.issues[index] : {};
+                const aiSuggestion = (analysis.suggestion || '').trim();
+
+                // 如果AI返回了建议（即使较短），优先使用AI的建议
+                if (index < analysisResult.issues.length && aiSuggestion && aiSuggestion.length > 0) {
+                    // 如果建议太短，补充一些基础信息
+                    let finalSuggestion = aiSuggestion;
+                    if (aiSuggestion.length < 30) {
+                        const risk = this.assessRisk(issue);
+                        const basicSuggestion = this.generateSuggestion(issue);
+                        finalSuggestion = `${aiSuggestion}\n\n补充建议：${basicSuggestion}`;
+                        console.log(`[AI分析-本地] 问题 ${index + 1} 的AI建议较短(${aiSuggestion.length}字符)，已补充基础建议`);
+                    } else {
+                        console.log(`[AI分析-本地] 问题 ${index + 1} 获得AI建议，长度: ${aiSuggestion.length} 字符`);
+                    }
+                    
+                    return {
+                        ...issue,
+                        risk_level: analysis.risk_level || this.assessRisk(issue).level,
+                        risk_score: analysis.risk_score !== undefined ? analysis.risk_score : this.assessRisk(issue).score,
+                        suggestion: finalSuggestion,
+                        ai_analyzed: true
+                    };
+                } else {
+                    // 如果AI没有返回建议，使用规则基础建议
+                    console.warn(`[AI分析-本地] 问题 ${index + 1} 的AI建议为空或缺失，使用规则基础建议`);
+                    const risk = this.assessRisk(issue);
+                    const suggestion = this.generateSuggestion(issue);
+                    return {
+                        ...issue,
+                        risk_level: analysis.risk_level || risk.level,
+                        risk_score: analysis.risk_score !== undefined ? analysis.risk_score : risk.score,
+                        suggestion: suggestion,
+                        ai_analyzed: false
+                    };
+                }
+            });
+        } catch (error) {
+            console.error('[AI分析-本地] 批量分析失败:', error);
+            return issues.map(issue => {
+                const risk = this.assessRisk(issue);
+                const suggestion = this.generateSuggestion(issue);
+                return {
+                    ...issue,
+                    risk_level: risk.level,
+                    risk_score: risk.score,
+                    suggestion: suggestion,
+                    ai_analyzed: false
+                };
+            });
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 手动解析部分JSON数据（当JSON格式不完整时）
+     */
+    parsePartialJSON(jsonText, expectedCount) {
+        console.log('[AI分析-本地] 开始手动解析部分JSON数据');
+        const parsedIssues = [];
+        
+        try {
+            // 尝试提取每个issue对象 - 使用更宽松的正则
+            const lines = jsonText.split('\n');
+            let currentIssue = null;
+            let currentSuggestion = '';
+            let inSuggestion = false;
+            
+            for (let i = 0; i < lines.length && parsedIssues.length < expectedCount; i++) {
+                const line = lines[i].trim();
+                
+                // 匹配 risk_level
+                const riskLevelMatch = line.match(/"risk_level"\s*:\s*"([^"]+)"/);
+                if (riskLevelMatch) {
+                    if (currentIssue && currentIssue.suggestion) {
+                        parsedIssues.push(currentIssue);
+                    }
+                    currentIssue = {
+                        risk_level: riskLevelMatch[1],
+                        risk_score: 50,
+                        suggestion: ''
+                    };
+                    inSuggestion = false;
+                    currentSuggestion = '';
+                    continue;
+                }
+                
+                // 匹配 risk_score
+                const riskScoreMatch = line.match(/"risk_score"\s*:\s*(\d+)/);
+                if (riskScoreMatch && currentIssue) {
+                    currentIssue.risk_score = parseInt(riskScoreMatch[1]);
+                    continue;
+                }
+                
+                // 匹配 suggestion 开始
+                const suggestionStartMatch = line.match(/"suggestion"\s*:\s*"([^"]*)/);
+                if (suggestionStartMatch) {
+                    currentSuggestion = suggestionStartMatch[1];
+                    inSuggestion = true;
+                    // 检查是否在同一行结束
+                    if (line.endsWith('"') && !line.endsWith('\\"')) {
+                        if (currentIssue) {
+                            currentIssue.suggestion = currentSuggestion;
+                        }
+                        currentSuggestion = '';
+                        inSuggestion = false;
+                    }
+                    continue;
+                }
+                
+                // 如果在suggestion中，继续收集
+                if (inSuggestion && currentIssue) {
+                    // 检查是否结束
+                    if (line.endsWith('"') && !line.endsWith('\\"')) {
+                        currentSuggestion += ' ' + line.slice(0, -1);
+                        currentIssue.suggestion = currentSuggestion;
+                        currentSuggestion = '';
+                        inSuggestion = false;
+                    } else {
+                        currentSuggestion += ' ' + line;
+                    }
+                }
+            }
+            
+            // 添加最后一个issue
+            if (currentIssue && currentIssue.suggestion) {
+                parsedIssues.push(currentIssue);
+            }
+            
+            console.log(`[AI分析-本地] 手动解析出 ${parsedIssues.length} 个问题`);
+            
+            return { issues: parsedIssues };
+        } catch (error) {
+            console.error('[AI分析-本地] 手动解析也失败:', error);
+            // 返回空数组，让系统使用规则基础分析
+            return { issues: [] };
+        }
+    }
 
     /**
      * 构建AI分析提示词
@@ -709,12 +1118,12 @@ class AIAnalyzer {
         // 构建问题列表（包含完整文件内容）
         let issuesText = '';
         let issueIndex = 1;
-        
+
         for (const [filePath, fileData] of filesData.entries()) {
             issuesText += `\n## 文件: ${filePath}\n`;
             issuesText += `完整代码（共 ${fileData.lineCount} 行）：\n\`\`\`python\n${fileData.content}\n\`\`\`\n\n`;
             issuesText += `该文件中的问题：\n`;
-            
+
             for (const issue of fileData.issues) {
                 issuesText += `${issueIndex}. 行号: ${issue.line}, 列号: ${issue.column || 0}\n`;
                 issuesText += `   规则: ${issue.rule || '未知'}\n`;
@@ -788,11 +1197,12 @@ ${issuesText}
   ]
 }
 
-**重要提示：**
+**重要提示（最后提醒）：**
 - 只返回JSON对象，不要包含任何解释文字
 - 不要使用markdown代码块包裹JSON
 - JSON字符串中的换行符、引号等特殊字符必须正确转义
-- 必须返回 ${issues.length} 个issues，每个都必须有完整的suggestion！**`;
+- **必须返回 ${issues.length} 个issues，每个都必须有完整的suggestion！**
+- **这是硬性要求，不能违反！**如果返回的issues数量不是 ${issues.length}，系统将无法正常工作！**`;
     }
 
     /**
@@ -816,8 +1226,8 @@ ${issuesText}
         const securityKeywords = ['security', 'injection', 'xss', 'csrf', 'sql', 'password', 'secret', 'key', 'token'];
         const ruleLower = (issue.rule || '').toLowerCase();
         const messageLower = (issue.message || '').toLowerCase();
-        
-        if (securityKeywords.some(keyword => 
+
+        if (securityKeywords.some(keyword =>
             ruleLower.includes(keyword) || messageLower.includes(keyword)
         )) {
             score += 30;
@@ -844,28 +1254,28 @@ ${issuesText}
         if (ruleLower.includes('import') || messageLower.includes('import')) {
             return '检查导入语句，确保导入的模块存在且路径正确。考虑使用相对导入或检查PYTHONPATH设置。';
         }
-        
+
         if (ruleLower.includes('unused') || messageLower.includes('unused')) {
             return '删除未使用的变量、函数或导入。如果确实需要保留，可以在变量名前加下划线（如 _unused_var）。';
         }
-        
+
         if (ruleLower.includes('naming') || messageLower.includes('naming')) {
             return '遵循PEP 8命名规范：类名使用驼峰命名（CamelCase），函数和变量使用下划线命名（snake_case）。';
         }
-        
-        if (ruleLower.includes('security') || messageLower.includes('security') || 
+
+        if (ruleLower.includes('security') || messageLower.includes('security') ||
             ruleLower.includes('bandit')) {
             return '这是一个安全问题。请仔细检查代码，确保没有安全漏洞。考虑使用安全的替代方案，如使用参数化查询而不是字符串拼接。';
         }
-        
+
         if (ruleLower.includes('complexity') || messageLower.includes('complexity')) {
             return '代码复杂度过高。考虑将函数拆分为更小的函数，提高代码可读性和可维护性。';
         }
-        
+
         if (messageLower.includes('line too long')) {
             return '行长度超过限制。将长行拆分为多行，或使用括号、反斜杠进行换行。';
         }
-        
+
         if (messageLower.includes('missing docstring')) {
             return '添加函数或类的文档字符串（docstring），说明其功能、参数和返回值。';
         }

src/test_code_sample.py

@@ -1,50 +0,0 @@
-"""
-测试代码样例 - 用于测试 FortifyCode 系统
-
-这个文件包含了各种常见的代码问题，用于测试检查工具是否正常工作。
-包括：代码风格问题、安全问题、代码质量问题等。
-"""
-
-import os
-import sys
-
-# 缺少空行 (Flake8: E302)
-def test_function():
-    """测试函数"""
-    x=1+2  # 缺少空格 (Flake8: E225)
-    password = "hardcoded_password"  # 硬编码密码 (Bandit: B105)
-    
-    # SQL注入风险 (Bandit: B608)
-    query = "SELECT * FROM users WHERE id = " + str(x)
-    
-    # 使用 eval 存在安全风险 (Bandit: B307)
-    result = eval("1 + 1")
-    
-    # 行长度超过限制 (Flake8: E501)
-    very_long_variable_name = "这是一个非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常长的字符串，用于测试行长度检查"
-    
-    return result
-
-# 缺少空行 (Flake8: E305)
-class TestClass:
-    """测试类"""
-    def __init__(self):
-        """初始化方法"""
-        self.value = 42
-    
-    def method(self, unused_param):  # 未使用的参数 (Pylint: W0613)
-        """测试方法"""
-        print(self.value)  # 可以改用 logging
-
-# 全局变量使用不当 (Pylint: C0103)
-myVariable = "should_use_snake_case"
-
-# 未使用的导入 (Pylint: W0611)
-import json
-
-# 主函数
-if __name__ == "__main__":
-    test_function()
-    obj = TestClass()
-    obj.method("unused")
-

src/test_flake8.js

@@ -1,80 +0,0 @@
-const { exec } = require('child_process');
-const path = require('path');
-
-// 测试Flake8的实际输出
-function testFlake8() {
-    const testFile = path.join(__dirname, 'test_sample.py');
-
-    console.log('测试文件路径:', testFile);
-
-    // 测试1: 默认格式
-    console.log('\n=== 测试1: flake8 默认格式 ===');
-    exec(`flake8 "${testFile}"`, (error, stdout, stderr) => {
-        console.log('默认格式输出:');
-        console.log('stdout:', stdout);
-        console.log('stderr:', stderr);
-    });
-
-    // 测试2: JSON格式
-    console.log('\n=== 测试2: flake8 --format=json ===');
-    exec(`flake8 --format=json "${testFile}"`, (error, stdout, stderr) => {
-        console.log('JSON格式输出:');
-        console.log('stdout:', stdout);
-        console.log('stderr:', stderr);
-
-        // 尝试解析JSON
-        try {
-            if (stdout.trim()) {
-                const parsed = JSON.parse(stdout);
-                console.log('JSON解析成功:', parsed);
-            } else {
-                console.log('输出为空');
-            }
-        } catch (e) {
-            console.log('JSON解析失败:', e.message);
-            console.log('原始输出长度:', stdout.length);
-            console.log('输出前50个字符:', stdout.substring(0, 50));
-        }
-    });
-
-    // 测试3: quiet格式（不使用JSON）
-    console.log('\n=== 测试3: flake8 --quiet ===');
-    exec(`flake8 --quiet "${testFile}"`, (error, stdout, stderr) => {
-        console.log('quiet格式输出:');
-        console.log('stdout:', stdout);
-        console.log('stderr:', stderr);
-    });
-
-    // 测试4: 使用临时文件路径（模拟实际使用场景）
-    const tempFile = 'C:\\Users\\张洋\\AppData\\Local\\Temp\\test_temp_file.py';
-    console.log('\n=== 测试4: 使用临时文件路径 ===');
-    exec(`flake8 --quiet "${testFile}"`, (error, stdout, stderr) => {
-        console.log('临时文件格式输出:');
-        console.log('stdout:', stdout);
-        console.log('stderr:', stderr);
-
-        // 模拟我们的解析逻辑
-        if (stdout.trim()) {
-            const lines = stdout.trim().split('\n').filter(line => line.trim());
-            console.log('解析后的行数:', lines.length);
-
-            for (const line of lines) {
-                console.log('处理行:', line);
-                const match = line.match(/^(.+?):(\d+):(\d+):\s*([A-Z]\d+)\s*(.+)$/);
-                if (match) {
-                    console.log('解析成功:', {
-                        file: match[1],
-                        line: parseInt(match[2]),
-                        column: parseInt(match[3]),
-                        code: match[4],
-                        message: match[5]
-                    });
-                } else {
-                    console.log('解析失败:', line);
-                }
-            }
-        }
-    });
-}
-
-testFlake8();

src/test_path.js

@@ -1,31 +0,0 @@
-const path = require('path');
-const fs = require('fs');
-
-// 模拟backend.js中的路径计算
-function testPathCalculation() {
-    // 模拟__dirname的值 (view目录)
-    const mockDirname = path.join(__dirname, 'view');
-
-    console.log('当前目录:', __dirname);
-    console.log('模拟的__dirname:', mockDirname);
-
-    // 计算out目录路径
-    const outDir = path.join(mockDirname, '..', 'out');
-    console.log('计算出的out目录路径:', outDir);
-
-    // 规范化路径
-    const normalizedOutDir = path.resolve(outDir);
-    console.log('规范化后的out目录路径:', normalizedOutDir);
-
-    // 检查目录是否存在
-    if (fs.existsSync(normalizedOutDir)) {
-        console.log('目录存在');
-        // 列出目录内容
-        const files = fs.readdirSync(normalizedOutDir);
-        console.log('目录内容:', files);
-    } else {
-        console.log('目录不存在');
-    }
-}
-
-testPathCalculation();

src/test_sample.py

@@ -1,8 +0,0 @@
-import os
-
-def bad_function():
-    exec("print('Hello, world!')")  # Potential security risk
-    os.system("echo This is a test")# Missing space after comment
-
-if __name__=="__main__":  # Missing spaces around ==
-    bad_function()

src/创新点说明.md

@@ -0,0 +1,169 @@
+# 系统创新点与差异化优势说明
+
+## 一、与华为CodeArts的差异化分析
+
+### 华为CodeArts的主要特点
+- 企业级DevOps平台，集成代码检查、CI/CD、项目管理等
+- 主要面向云端部署，依赖华为云服务
+- 商业产品，需要付费使用
+- 功能全面但相对封闭，定制化程度有限
+
+### 本系统的核心创新点
+
+#### 1. **本地AI模型支持与数据安全创新** ⭐⭐⭐
+**创新性**：这是本系统最重要的创新点
+
+- **本地AI模型集成**：支持Ollama等本地AI服务，实现完全离线的代码质量分析
+- **数据安全保护**：敏感代码（如军工、金融）无需上传到云端，数据完全本地处理
+- **云端/本地无缝切换**：通过统一接口实现本地AI和云端AI（科大讯飞Spark、OpenAI）的灵活切换
+- **多AI服务适配**：支持多种AI服务提供商，不绑定单一厂商
+
+**与CodeArts的差异**：
+- CodeArts主要依赖云端AI服务，数据需要上传到华为云
+- 本系统提供本地AI选项，满足数据不出域的安全要求
+- 特别适合军工、金融等对数据安全要求极高的场景
+
+#### 2. **多工具结果智能去重算法创新** ⭐⭐
+**创新性**：算法层面的创新
+
+- **多层次去重机制**：
+  - 精确匹配：基于文件路径、行号、规则ID
+  - 模糊匹配：基于Jaccard相似度算法，识别语义相似的问题
+  - 跨工具去重：自动识别Pylint、Flake8、Bandit检测到的重复问题
+
+- **智能合并策略**：不仅识别重复，还能智能合并相似问题的分析结果
+
+**与CodeArts的差异**：
+- CodeArts可能只是简单的结果展示，缺乏深度的智能去重
+- 本系统的Jaccard相似度算法能够识别语义相似但表述不同的问题
+- 减少开发者需要处理的重复问题，提高效率
+
+#### 3. **批量AI分析与上下文感知创新** ⭐⭐
+**创新性**：AI应用方式的创新
+
+- **批量处理优化**：一次性将所有问题发送给AI，而不是逐个处理，大幅提升分析速度
+- **完整代码上下文**：AI分析时提供完整文件内容，而非仅代码片段，提供更准确的上下文感知分析
+- **统一分析策略**：AI先合并重复问题，再统一分析，避免重复建议
+
+**与CodeArts的差异**：
+- 传统方式逐个问题分析，效率低且缺乏全局视角
+- 本系统批量分析+完整上下文，提供更准确、更一致的建议
+- 减少AI调用次数，降低成本
+
+#### 4. **军工代码合规性定制化创新** ⭐
+**创新性**：应用场景的创新
+
+- **规则集灵活配置**：支持.pylintrc、setup.cfg、.flake8等多种配置文件格式
+- **行业定制化**：特别针对军工领域对代码质量的特殊要求，提供定制化的代码合规性检查
+- **规则文件管理**：支持规则文件的上传、编辑、应用和管理
+
+**与CodeArts的差异**：
+- CodeArts是通用平台，难以满足特定行业的特殊合规要求
+- 本系统提供灵活的规则定制能力，适应不同行业标准
+- 特别适合有严格合规要求的场景
+
+#### 5. **轻量级Web平台与开源特性** ⭐
+**创新性**：架构和部署的创新
+
+- **轻量级架构**：前后端分离，Node.js+Express，部署简单
+- **开源可定制**：代码开源，可根据需求自由定制和扩展
+- **本地部署**：支持完全本地部署，不依赖云服务
+
+**与CodeArts的差异**：
+- CodeArts是商业产品，需要付费，定制化受限
+- 本系统开源免费，可自由修改和扩展
+- 适合中小团队、教育机构、个人开发者使用
+
+---
+
+## 二、回答策略建议
+
+### 回答模板1：强调数据安全和本地AI创新
+
+**老师，您提到的华为CodeArts确实是一个优秀的企业级平台。但我们的系统在以下几个方面有独特的创新价值：**
+
+**首先，最重要的是本地AI模型支持。** CodeArts主要依赖云端AI服务，数据需要上传到华为云。而我们的系统支持Ollama等本地AI模型，可以实现完全离线的代码质量分析。这对于军工、金融等对数据安全要求极高的场景非常重要，因为敏感代码可以完全在本地处理，数据不出域。
+
+**其次，我们实现了云端和本地AI的无缝切换。** 通过统一接口，用户可以根据需求选择使用本地AI（保证数据安全）或云端AI（获得更强的分析能力），这种灵活性是CodeArts所不具备的。
+
+**第三，我们在多工具结果去重方面有算法创新。** 我们不仅做简单的精确匹配去重，还使用Jaccard相似度算法进行模糊匹配，能够识别语义相似但表述不同的问题，这是传统工具所缺乏的。
+
+**最后，我们的系统是开源轻量级的。** CodeArts是商业产品，需要付费且定制化受限。我们的系统开源免费，特别适合中小团队、教育机构使用，也更容易根据特定行业需求进行定制化开发。
+
+**因此，我们的系统不是CodeArts的简单复制，而是在数据安全、本地AI支持、智能去重算法等方面有独特创新，面向的是不同的应用场景和用户群体。**
+
+---
+
+### 回答模板2：强调算法创新和应用场景创新
+
+**老师，我理解您的关注。让我从创新角度来说明我们系统的独特价值：**
+
+**1. 算法层面的创新：**
+- **智能去重算法**：我们使用Jaccard相似度算法进行模糊匹配，能够识别不同工具检测到的语义相似问题，这是传统工具简单去重所不具备的
+- **批量AI分析策略**：我们不是逐个问题分析，而是批量处理+完整代码上下文，让AI有全局视角，提供更准确、更一致的建议
+
+**2. 应用场景的创新：**
+- **本地AI支持**：这是CodeArts等商业平台所不具备的。我们支持Ollama等本地AI，满足数据不出域的安全要求，特别适合军工、金融等敏感领域
+- **行业定制化**：我们提供灵活的规则集管理，可以针对军工等特定行业的合规要求进行定制，而CodeArts作为通用平台难以满足这些特殊需求
+
+**3. 技术架构的创新：**
+- **多AI服务适配**：通过统一接口支持科大讯飞Spark、OpenAI、本地Ollama等多种AI服务，不绑定单一厂商
+- **轻量级开源架构**：相比CodeArts的商业化、重量级平台，我们的系统更轻量、更灵活，适合中小团队和教育场景
+
+**因此，我们的创新点不在于"有没有AI"，而在于"如何更好地应用AI"和"如何满足特定场景需求"。我们的系统在数据安全、算法优化、场景定制等方面有独特价值。**
+
+---
+
+### 回答模板3：从研究价值角度回答
+
+**老师，从学术研究的角度，我们的系统在以下方面有研究价值：**
+
+**1. 多工具协同的智能去重算法研究：**
+- 我们提出了基于Jaccard相似度的跨工具问题去重算法，这在学术上是有研究价值的
+- 如何准确识别不同工具检测到的语义相似问题，是一个值得研究的算法问题
+
+**2. 本地AI与云端AI的统一接口设计：**
+- 我们设计了一个统一接口，能够无缝切换本地AI和云端AI，这在架构设计上有创新
+- 如何平衡数据安全和AI能力，是一个实际应用中的重要问题
+
+**3. 批量AI分析与上下文感知的优化：**
+- 我们研究了如何通过批量处理和完整上下文来提升AI分析的准确性和效率
+- 这是一个AI应用优化的研究问题
+
+**4. 特定领域的代码合规性检查：**
+- 我们针对军工等特定领域进行了定制化研究，这是应用层面的创新
+- 如何将通用工具适配到特定行业需求，是一个有价值的研究方向
+
+**因此，虽然CodeArts在商业应用上很成熟，但我们的系统在算法研究、架构设计、应用创新等方面有独特的学术价值。**
+
+---
+
+## 三、关键数据支撑（如果可能，准备一些数据）
+
+1. **去重效果**：我们的智能去重算法能够减少X%的重复问题
+2. **分析效率**：批量AI分析比逐个分析快X倍
+3. **数据安全**：本地AI模式确保100%的数据不出域
+4. **成本对比**：开源免费 vs CodeArts的商业费用
+
+---
+
+## 四、总结
+
+**核心创新点排序（按重要性）：**
+1. **本地AI模型支持** - 数据安全创新，满足敏感场景需求
+2. **智能去重算法** - 算法创新，提升分析效率
+3. **批量AI分析** - AI应用优化，提升准确性和效率
+4. **行业定制化** - 应用场景创新，满足特定需求
+5. **开源轻量架构** - 架构创新，降低使用门槛
+
+**与CodeArts的定位差异：**
+- CodeArts：企业级、商业化、云端为主、通用平台
+- 本系统：开源、轻量级、本地AI支持、行业定制、教育友好
+
+**回答要点：**
+- 承认CodeArts的优秀，但强调我们的差异化创新
+- 重点突出本地AI支持（数据安全）
+- 强调算法创新（智能去重）
+- 说明应用场景的不同（军工、教育等）
+- 从研究价值角度说明学术贡献
+

src/清理说明.md

@@ -0,0 +1,83 @@
+# 项目清理说明
+
+## 已删除的文件
+
+### 1. 测试文件（根目录）
+- ✅ `test_code_sample.py` - 测试代码样例
+- ✅ `test_flake8.js` - Flake8测试脚本
+- ✅ `test_path.js` - 路径测试脚本
+- ✅ `test_sample.py` - 简单测试样例
+
+### 2. 设计文档
+- ✅ `配置中心设计.md` - 配置中心设计文档（功能已实现）
+- ✅ `项目集成说明.md` - 项目集成说明文档（功能已实现）
+
+## 保留的文档
+
+### 核心项目文档
+- ✅ `README.md` - 项目说明文档
+- ✅ `项目功能说明.md` - 项目功能说明
+- ✅ `研究背景.md` - 研究背景
+- ✅ `快速开始指南.md` - 快速开始指南
+- ✅ `创新点说明.md` - 创新点说明（用于答辩）
+
+## 建议进一步清理的内容
+
+### 1. 第三方工具的文档和测试（可选）
+以下目录包含第三方工具（pylint、flake8、bandit）的源码、文档和测试，如果不需要可以删除：
+- `pylint-main/doc/` - Pylint文档目录
+- `pylint-main/tests/` - Pylint测试目录
+- `flake8-main/flake8-main/docs/` - Flake8文档目录
+- `flake8-main/flake8-main/tests/` - Flake8测试目录
+- `bandit-main/bandit-main/tests/` - Bandit测试目录
+- `bandit-main/bandit-main/examples/` - Bandit示例目录
+- `bandit-main/bandit-main/doc/` - Bandit文档目录
+
+**注意**：这些是第三方工具的源码，删除后不影响系统运行，但会减少项目体积。
+
+### 2. 输出文件（可选）
+- `out/` 目录下的旧报告文件可以定期清理，保留最新的即可
+
+### 3. 空目录
+- `scripts/` 目录为空，可以删除（如果存在）
+
+## 清理后的项目结构
+
+```
+src/
+├── backend.js              # 后端主文件
+├── frontend/              # 前端文件
+├── server/                # 服务器模块
+├── config/                # 配置文件目录
+├── projects_data/         # 项目数据
+├── out/                   # 输出报告
+├── rule/                  # 规则文件
+├── pylint-main/           # Pylint源码（仅保留核心代码）
+├── flake8-main/           # Flake8源码（仅保留核心代码）
+├── bandit-main/           # Bandit源码（仅保留核心代码）
+├── README.md              # 项目说明
+├── 项目功能说明.md         # 功能说明
+├── 研究背景.md             # 研究背景
+├── 快速开始指南.md         # 快速开始
+├── 创新点说明.md           # 创新点说明
+└── package.json           # 依赖配置
+```
+
+## 注意事项
+
+1. **不要删除**：
+   - `pylint-main/pylint/` - Pylint核心代码
+   - `flake8-main/flake8-main/src/flake8/` - Flake8核心代码
+   - `bandit-main/bandit-main/bandit/` - Bandit核心代码
+   - 所有配置文件（`package.json`, `requirements.txt`等）
+
+2. **可以删除**：
+   - 第三方工具的文档和测试目录
+   - 旧的项目报告文件
+   - 空的目录
+
+3. **建议保留**：
+   - 所有项目文档（README、功能说明等）
+   - 核心代码文件
+   - 配置文件
+

src/研究背景.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+# 基于AI智能分析与多工具协同的Python代码质量检查系统
+
+## 研究背景
+
+随着Python在军工、金融等关键领域的广泛应用，代码质量检查的重要性日益凸显。传统的静态分析工具（如Pylint、Flake8、Bandit）虽然能有效检测代码问题，但存在工具分散、结果重复、缺乏智能分析和详细修复建议等局限性。同时，现有研究多集中在单一工具或单一AI模型的应用，缺乏多工具协同与AI智能分析的深度融合。因此，本研究旨在构建一个基于AI智能分析与多工具协同的Python代码质量检查系统，通过集成Pylint、Flake8、Bandit等主流工具实现统一检查平台，利用大语言模型进行智能去重、风险评估和详细修复建议生成，并支持本地AI模型（Ollama）和云端AI服务（科大讯飞、OpenAI）的灵活切换，特别针对军工等特殊领域提供定制化的代码合规性检查方案，以提升代码质量、提高开发效率、降低安全风险，为代码质量检查领域提供新的理论支撑和实践价值。
+

src/配置中心设计.md

@@ -1,424 +0,0 @@
-# 配置中心设计文档
-
-## 概述
-
-配置中心用于集中管理系统中的所有配置项，支持通过环境变量、配置文件或Web界面进行配置管理。
-
----
-
-## 一、服务器配置
-
-### 1.1 基础服务配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 服务端口 | `PORT` | `5000` | 后端服务器监听端口 |
-| 主机地址 | `HOST` | `0.0.0.0` | 服务器绑定地址（0.0.0.0表示所有接口） |
-| 环境模式 | `NODE_ENV` | `development` | 运行环境：development/production/test |
-| API前缀 | `API_PREFIX` | `/api` | API接口统一前缀 |
-
-### 1.2 CORS跨域配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 允许来源 | `CORS_ORIGIN` | `*` | 允许的跨域来源（生产环境建议设置为具体域名） |
-| 允许方法 | `CORS_METHODS` | `GET,POST,PUT,DELETE,OPTIONS` | 允许的HTTP方法 |
-| 允许请求头 | `CORS_HEADERS` | `Content-Type,Authorization` | 允许的请求头 |
-| 允许凭证 | `CORS_CREDENTIALS` | `true` | 是否允许携带凭证 |
-
-### 1.3 请求体限制
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| JSON大小限制 | `JSON_LIMIT` | `10mb` | JSON请求体大小限制 |
-| URL编码限制 | `URL_ENCODED_LIMIT` | `10mb` | URL编码请求体大小限制 |
-
----
-
-## 二、AI分析服务配置
-
-### 2.1 服务开关
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| AI分析启用 | `AI_ANALYZER_ENABLED` | `true` | 是否启用AI分析功能 |
-| AI提供商 | `AI_PROVIDER` | `xf` | 使用的AI服务：`openai` 或 `xf` |
-
-### 2.2 OpenAI配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| API密钥 | `OPENAI_API_KEY` | - | OpenAI API密钥（必需） |
-| API基础URL | `OPENAI_API_BASE` | `https://api.openai.com/v1` | OpenAI API基础地址 |
-| 模型名称 | `OPENAI_MODEL` | `gpt-3.5-turbo` | 使用的模型（如：gpt-3.5-turbo, gpt-4） |
-| 最大Token数 | `OPENAI_MAX_TOKENS` | `8000` | 单次请求最大Token数 |
-| 温度参数 | `OPENAI_TEMPERATURE` | `0.7` | 生成文本的随机性（0-1） |
-| 请求超时 | `OPENAI_TIMEOUT` | `60000` | API请求超时时间（毫秒） |
-
-### 2.3 科大讯飞（iFlytek）配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| API密码 | `XF_API_PASSWORD` | - | HTTP API的APIpassword（Bearer Token） |
-| API密钥 | `XF_API_KEY` | - | WebSocket API的API Key（兼容旧配置） |
-| API密钥 | `XF_API_SECRET` | - | WebSocket API的API Secret（兼容旧配置） |
-| 模型名称 | `XF_MODEL` | `spark-x` | 使用的模型（spark-x表示Spark X1.5） |
-| API地址 | `XF_API_URL` | `https://spark-api-open.xf-yun.com/v2/chat/completions` | HTTP API地址 |
-| 最大Token数 | `XF_MAX_TOKENS` | `8000` | 单次请求最大Token数 |
-| 请求超时 | `XF_TIMEOUT` | `60000` | API请求超时时间（毫秒） |
-
-### 2.4 AI分析参数
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 批量大小 | `AI_BATCH_SIZE` | `50` | 单次AI分析的问题数量 |
-| 最小建议长度 | `AI_MIN_SUGGESTION_LENGTH` | `20` | AI建议的最小字符数（低于此值将使用规则建议） |
-| 去重相似度阈值 | `AI_DEDUP_THRESHOLD` | `0.8` | 问题去重的相似度阈值（0-1） |
-
----
-
-## 三、代码检查工具配置
-
-### 3.1 工具启用配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| Pylint启用 | `TOOL_PYLINT_ENABLED` | `true` | 是否启用Pylint检查 |
-| Flake8启用 | `TOOL_FLAKE8_ENABLED` | `true` | 是否启用Flake8检查 |
-| Bandit启用 | `TOOL_BANDIT_ENABLED` | `true` | 是否启用Bandit检查 |
-
-### 3.2 工具执行配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 命令超时 | `TOOL_TIMEOUT` | `60000` | 单个工具执行超时时间（毫秒） |
-| 并发检查数 | `TOOL_CONCURRENT` | `3` | 同时执行的工具数量 |
-| Python路径 | `PYTHON_PATH` | `python` | Python解释器路径 |
-
-### 3.3 Pylint配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| Pylint命令 | `PYLINT_CMD` | `python -m pylint` | Pylint执行命令 |
-| 默认配置文件 | `PYLINT_DEFAULT_RC` | - | 默认的pylintrc配置文件路径 |
-| 输出格式 | `PYLINT_FORMAT` | `json` | 输出格式（json/text） |
-
-### 3.4 Flake8配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| Flake8命令 | `FLAKE8_CMD` | `python -m flake8` | Flake8执行命令 |
-| 默认配置文件 | `FLAKE8_DEFAULT_CONFIG` | - | 默认的setup.cfg或tox.ini配置文件路径 |
-| 输出格式 | `FLAKE8_FORMAT` | `default` | 输出格式 |
-
-### 3.5 Bandit配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| Bandit命令 | `BANDIT_CMD` | `python -m bandit` | Bandit执行命令 |
-| 默认配置文件 | `BANDIT_DEFAULT_CONFIG` | - | 默认的bandit配置文件路径 |
-| 输出格式 | `BANDIT_FORMAT` | `json` | 输出格式（json/txt/csv） |
-| 安全级别 | `BANDIT_LEVEL` | `1` | 最低报告的安全级别（1-3） |
-
----
-
-## 四、文件上传配置
-
-### 4.1 上传限制
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 单文件大小限制 | `UPLOAD_MAX_FILE_SIZE` | `100MB` | 单个文件最大大小 |
-| 总大小限制 | `UPLOAD_MAX_TOTAL_SIZE` | `500MB` | 单次上传总大小限制 |
-| 文件数量限制 | `UPLOAD_MAX_FILES` | `1000` | 单次上传最大文件数 |
-| 允许的文件类型 | `UPLOAD_ALLOWED_EXT` | `.py,.pyx,.pyi` | 允许的文件扩展名（逗号分隔） |
-
-### 4.2 存储配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 临时目录 | `UPLOAD_TEMP_DIR` | `os.tmpdir()/fortifycode_uploads` | 文件上传临时存储目录 |
-| 自动清理 | `UPLOAD_AUTO_CLEANUP` | `true` | 是否自动清理临时文件 |
-| 清理间隔 | `UPLOAD_CLEANUP_INTERVAL` | `3600000` | 临时文件清理间隔（毫秒，1小时） |
-| 文件保留时间 | `UPLOAD_RETENTION_HOURS` | `24` | 临时文件保留时间（小时） |
-
----
-
-## 五、存储路径配置
-
-### 5.1 目录配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 项目数据目录 | `PROJECTS_DIR` | `./projects_data` | 项目数据存储根目录 |
-| 规则集目录 | `RULE_DIR` | `./rule` | 规则集配置文件存储目录 |
-| 报告输出目录 | `OUT_DIR` | `./out` | 检查报告输出目录 |
-| 日志目录 | `LOG_DIR` | `./logs` | 日志文件存储目录 |
-
-### 5.2 数据持久化
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 数据存储方式 | `DATA_STORAGE_TYPE` | `file` | 存储方式：`file`（文件）或 `database`（数据库） |
-| 数据库连接 | `DATABASE_URL` | - | 数据库连接字符串（当使用数据库时） |
-| 自动备份 | `DATA_AUTO_BACKUP` | `true` | 是否自动备份数据 |
-| 备份间隔 | `DATA_BACKUP_INTERVAL` | `86400000` | 数据备份间隔（毫秒，24小时） |
-
----
-
-## 六、日志配置
-
-### 6.1 日志级别
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 日志级别 | `LOG_LEVEL` | `info` | 日志级别：debug/info/warn/error |
-| 控制台日志 | `LOG_CONSOLE` | `true` | 是否输出到控制台 |
-| 文件日志 | `LOG_FILE` | `true` | 是否输出到文件 |
-| 日志文件路径 | `LOG_FILE_PATH` | `./logs/app.log` | 日志文件路径 |
-
-### 6.2 日志格式
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 日志格式 | `LOG_FORMAT` | `json` | 日志格式：json/text |
-| 时间格式 | `LOG_TIME_FORMAT` | `ISO8601` | 时间格式 |
-| 包含堆栈 | `LOG_INCLUDE_STACK` | `false` | 错误日志是否包含堆栈信息 |
-
-### 6.3 日志轮转
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 日志轮转 | `LOG_ROTATE` | `true` | 是否启用日志轮转 |
-| 最大文件大小 | `LOG_MAX_SIZE` | `10MB` | 单个日志文件最大大小 |
-| 保留文件数 | `LOG_MAX_FILES` | `10` | 保留的日志文件数量 |
-
----
-
-## 七、安全配置
-
-### 7.1 认证授权
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 启用认证 | `AUTH_ENABLED` | `false` | 是否启用用户认证（生产环境建议启用） |
-| JWT密钥 | `JWT_SECRET` | - | JWT令牌签名密钥 |
-| Token过期时间 | `JWT_EXPIRES_IN` | `24h` | Token过期时间 |
-| 密码加密算法 | `PASSWORD_HASH_ALGO` | `bcrypt` | 密码加密算法 |
-
-### 7.2 API安全
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| API限流 | `API_RATE_LIMIT` | `false` | 是否启用API限流 |
-| 限流窗口 | `API_RATE_WINDOW` | `60000` | 限流时间窗口（毫秒） |
-| 最大请求数 | `API_RATE_MAX` | `100` | 时间窗口内最大请求数 |
-| 请求验证 | `API_VALIDATE_REQUEST` | `true` | 是否验证请求格式 |
-
-### 7.3 文件安全
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 文件类型验证 | `FILE_TYPE_VALIDATION` | `true` | 是否验证文件类型 |
-| 文件内容扫描 | `FILE_CONTENT_SCAN` | `false` | 是否扫描文件内容（防病毒） |
-| 路径遍历防护 | `PATH_TRAVERSAL_PROTECTION` | `true` | 是否防护路径遍历攻击 |
-
----
-
-## 八、性能配置
-
-### 8.1 缓存配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 启用缓存 | `CACHE_ENABLED` | `true` | 是否启用缓存 |
-| 缓存类型 | `CACHE_TYPE` | `memory` | 缓存类型：memory/redis |
-| Redis连接 | `REDIS_URL` | - | Redis连接字符串（当使用Redis时） |
-| 缓存TTL | `CACHE_TTL` | `3600` | 缓存过期时间（秒） |
-
-### 8.2 并发配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 最大并发检查 | `MAX_CONCURRENT_CHECKS` | `5` | 同时运行的最大检查任务数 |
-| 工作线程数 | `WORKER_THREADS` | `4` | 工作线程数量 |
-| 任务队列大小 | `TASK_QUEUE_SIZE` | `100` | 任务队列最大大小 |
-
----
-
-## 九、前端配置
-
-### 9.1 UI配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 主题 | `UI_THEME` | `light` | 界面主题：light/dark |
-| 语言 | `UI_LANGUAGE` | `zh-CN` | 界面语言：zh-CN/en-US |
-| 每页显示数 | `UI_ITEMS_PER_PAGE` | `20` | 列表每页显示的项目数 |
-| 自动刷新 | `UI_AUTO_REFRESH` | `false` | 是否自动刷新数据 |
-| 刷新间隔 | `UI_REFRESH_INTERVAL` | `30000` | 自动刷新间隔（毫秒） |
-
-### 9.2 编辑器配置
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 编辑器主题 | `EDITOR_THEME` | `vs` | 代码编辑器主题 |
-| 字体大小 | `EDITOR_FONT_SIZE` | `14` | 编辑器字体大小 |
-| 显示行号 | `EDITOR_LINE_NUMBERS` | `true` | 是否显示行号 |
-| 自动换行 | `EDITOR_WORD_WRAP` | `false` | 是否自动换行 |
-| Tab大小 | `EDITOR_TAB_SIZE` | `4` | Tab键缩进空格数 |
-
----
-
-## 十、通知配置
-
-### 10.1 邮件通知
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 启用邮件 | `EMAIL_ENABLED` | `false` | 是否启用邮件通知 |
-| SMTP服务器 | `SMTP_HOST` | - | SMTP服务器地址 |
-| SMTP端口 | `SMTP_PORT` | `587` | SMTP端口 |
-| 发件人邮箱 | `SMTP_FROM` | - | 发件人邮箱地址 |
-| 发件人密码 | `SMTP_PASSWORD` | - | 发件人邮箱密码 |
-| 收件人列表 | `EMAIL_RECIPIENTS` | - | 收件人邮箱列表（逗号分隔） |
-
-### 10.2 Webhook通知
-
-| 配置项 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
-|--------|---------|--------|------|
-| 启用Webhook | `WEBHOOK_ENABLED` | `false` | 是否启用Webhook通知 |
-| Webhook URL | `WEBHOOK_URL` | - | Webhook回调地址 |
-| Webhook密钥 | `WEBHOOK_SECRET` | - | Webhook签名密钥 |
-
----
-
-## 十一、配置管理方式
-
-### 11.1 环境变量（推荐）
-
-在启动脚本或系统环境变量中设置：
-
-```bash
-# Windows (start_server.bat)
-set PORT=5000
-set AI_PROVIDER=xf
-set XF_API_PASSWORD=your_api_password
-
-# Linux/Mac (start_server.sh)
-export PORT=5000
-export AI_PROVIDER=xf
-export XF_API_PASSWORD=your_api_password
-```
-
-### 11.2 配置文件（.env）
-
-创建 `.env` 文件（需要安装 `dotenv` 包）：
-
-```env
-PORT=5000
-AI_PROVIDER=xf
-XF_API_PASSWORD=your_api_password
-TOOL_TIMEOUT=60000
-UPLOAD_MAX_FILE_SIZE=100MB
-```
-
-### 11.3 Web配置界面（未来功能）
-
-- 提供Web界面进行配置管理
-- 支持配置的导入/导出
-- 配置变更历史记录
-- 配置验证和测试
-
----
-
-## 十二、配置优先级
-
-配置项的优先级（从高到低）：
-
-1. **环境变量** - 最高优先级
-2. **配置文件（.env）** - 中等优先级
-3. **代码默认值** - 最低优先级
-
----
-
-## 十三、配置验证
-
-系统启动时应验证：
-
-1. ✅ 必需的配置项是否存在（如AI API密钥）
-2. ✅ 配置值的格式是否正确（如端口号范围）
-3. ✅ 路径配置是否存在且可访问
-4. ✅ 外部服务连接是否正常（如AI API、数据库）
-
----
-
-## 十四、配置示例
-
-### 14.1 开发环境配置
-
-```env
-NODE_ENV=development
-PORT=5000
-LOG_LEVEL=debug
-AI_ANALYZER_ENABLED=true
-AI_PROVIDER=xf
-XF_API_PASSWORD=your_dev_password
-TOOL_TIMEOUT=30000
-UPLOAD_MAX_FILE_SIZE=50MB
-```
-
-### 14.2 生产环境配置
-
-```env
-NODE_ENV=production
-PORT=5000
-LOG_LEVEL=info
-CORS_ORIGIN=https://yourdomain.com
-AI_ANALYZER_ENABLED=true
-AI_PROVIDER=xf
-XF_API_PASSWORD=your_prod_password
-TOOL_TIMEOUT=120000
-UPLOAD_MAX_FILE_SIZE=200MB
-AUTH_ENABLED=true
-API_RATE_LIMIT=true
-DATA_AUTO_BACKUP=true
-```
-
----
-
-## 十五、配置迁移建议
-
-1. **从硬编码迁移到配置中心**
-   - 识别所有硬编码的配置值
-   - 逐步迁移到环境变量或配置文件
-   - 保持向后兼容
-
-2. **配置文档化**
-   - 维护配置项说明文档
-   - 提供配置示例
-   - 记录配置变更历史
-
-3. **配置安全**
-   - 敏感配置（如API密钥）使用环境变量
-   - 不要将敏感配置提交到版本控制
-   - 使用 `.gitignore` 排除配置文件
-
----
-
-## 总结
-
-配置中心应包含以上所有配置项，支持：
-- ✅ 环境变量配置
-- ✅ 配置文件管理
-- ✅ 配置验证
-- ✅ 配置优先级
-- ✅ 配置文档化
-- ✅ 敏感信息保护
-
-通过集中管理配置，可以：
-- 提高系统的可维护性
-- 便于环境切换（开发/测试/生产）
-- 增强系统安全性
-- 简化部署流程
-

src/项目功能说明.md

@@ -0,0 +1,172 @@
+# 项目功能说明
+
+## 基于AI智能分析与多工具协同的Python代码质量检查系统
+
+### 核心功能
+
+本项目开发了四个核心功能模块：**多工具协同检查**集成Pylint、Flake8、Bandit三大主流Python代码检查工具，实现并行执行和结果统一，全面覆盖代码质量、编码规范和安全漏洞检测；**AI智能分析模块**利用大语言模型对检查结果进行智能去重（基于文件路径、行号、规则ID和消息相似度匹配）、风险评估（划分高、中、低风险等级并给出0-100分评分）和详细修复建议生成（包含问题分析、修复步骤、代码示例和最佳实践）；**AI服务支持**提供灵活的AI服务选择，支持云端AI服务（科大讯飞Spark、OpenAI）和本地AI模型（Ollama等），通过统一接口实现本地与云端AI的无缝切换，满足数据安全和离线使用需求；**规则集管理**支持自定义规则集配置（.pylintrc、setup.cfg、.flake8等），实现规则文件的上传、编辑、应用和管理，满足不同行业和项目的特殊合规性要求。这四个核心功能模块协同工作，形成了从代码检查、智能分析到规则定制的完整代码质量检查解决方案。
+
+#### 5. 项目管理
+
+**功能描述**：提供完整的项目生命周期管理，支持项目创建、导入、查看和删除。
+
+**主要特性**：
+- **项目创建**：
+  - 支持从本地文件夹导入项目
+  - 支持GitHub/Gitee仓库克隆
+  - 支持文件上传创建项目
+
+- **项目信息**：
+  - 项目基本信息展示（名称、路径、创建时间等）
+  - 项目文件树浏览
+  - 项目检查历史记录
+
+- **项目操作**：
+  - 项目删除
+  - 项目文件管理
+  - 项目配置管理
+
+#### 6. 在线代码编辑
+
+**功能描述**：提供Web端的代码编辑器，支持在线查看、编辑和保存代码文件。
+
+**主要特性**：
+- **文件浏览**：
+  - 树形文件结构展示
+  - 文件路径导航
+  - 文件类型过滤
+
+- **代码编辑**：
+  - 在线代码编辑器
+  - 语法高亮（支持Python）
+  - 代码保存功能
+
+- **问题定位**：
+  - 检查结果一键定位到代码位置
+  - 高亮显示问题代码行
+  - 快速跳转到问题文件
+
+#### 7. 检查结果展示
+
+**功能描述**：提供直观、详细的检查结果展示，帮助开发者快速理解问题。
+
+**主要特性**：
+- **结果分类**：
+  - 按问题类型分类（错误、警告、信息）
+  - 按风险等级分类（高、中、低风险）
+  - 按文件分组显示
+
+- **详细信息**：
+  - 问题位置（文件、行号、列号）
+  - 问题规则和消息
+  - 风险等级和评分
+  - AI生成的详细修复建议
+
+- **结果筛选**：
+  - 按类型筛选（全部/错误/警告/信息）
+  - 按风险等级筛选
+  - 按文件筛选
+
+#### 8. 报告导出
+
+**功能描述**：支持将检查结果导出为Markdown格式的报告文件。
+
+**主要特性**：
+- **报告生成**：
+  - 自动生成Markdown格式报告
+  - 包含项目信息、检查摘要、问题详情
+  - 包含AI分析结果和修复建议
+
+- **报告内容**：
+  - 检查结果统计（错误、警告、信息数量）
+  - AI分析结果（去重数量、风险分布）
+  - 详细问题列表（按文件分组）
+  - 每个问题的完整信息和修复建议
+
+- **报告下载**：
+  - 一键下载报告文件
+  - 文件名自动包含时间戳
+  - 支持本地保存和分享
+
+#### 9. 配置中心
+
+**功能描述**：集中管理系统配置，包括AI配置和本地模型管理。
+
+**主要特性**：
+- **AI配置管理**：
+  - 选择使用本地AI或云端AI
+  - 本地模型选择
+  - 云端AI服务信息显示
+  - 配置保存和测试连接
+
+- **本地模型管理**：
+  - 本地模型上传和添加
+  - 模型信息管理（名称、描述、API地址）
+  - 模型列表查看
+  - 模型连接测试
+  - 模型删除
+
+#### 10. Web可视化平台
+
+**功能描述**：提供友好的Web界面，支持所有功能的可视化操作。
+
+**主要特性**：
+- **仪表板**：
+  - 项目统计信息展示
+  - 合规率、待修复问题、高危漏洞统计
+  - 最近项目列表
+  - 快速开始指南
+
+- **用户界面**：
+  - 响应式设计，适配不同屏幕尺寸
+  - 现代化UI设计，操作直观
+  - 实时进度显示
+  - 错误提示和成功提示
+
+- **导航系统**：
+  - 顶部导航栏
+  - 页面切换
+  - 功能模块快速访问
+
+### 二、技术特性
+
+#### 1. 系统架构
+- **前后端分离**：前端使用HTML5/CSS3/JavaScript，后端使用Node.js/Express
+- **模块化设计**：功能模块独立，便于维护和扩展
+- **RESTful API**：标准化的API接口设计
+
+#### 2. 性能优化
+- **并行检查**：多个工具同时运行，提高检查效率
+- **批量处理**：AI分析支持批量处理所有问题
+- **结果缓存**：检查结果缓存，避免重复计算
+
+#### 3. 错误处理
+- **容错机制**：工具执行失败时自动回退
+- **错误提示**：友好的错误信息提示
+- **日志记录**：详细的日志记录，便于问题排查
+
+#### 4. 安全性
+- **路径验证**：防止路径遍历攻击
+- **文件类型验证**：限制上传文件类型
+- **输入验证**：API参数验证和过滤
+
+### 三、应用场景
+
+1. **军工代码合规性检查**：针对军工领域对代码质量的特殊要求，提供定制化的代码合规性检查
+2. **企业代码质量管控**：帮助企业建立代码质量检查流程，提升代码质量
+3. **开源项目维护**：帮助开源项目维护者快速发现和修复代码问题
+4. **教学和培训**：作为代码质量检查的教学工具，帮助学生理解代码规范
+5. **CI/CD集成**：可集成到持续集成流程中，自动化代码质量检查
+
+### 四、系统优势
+
+1. **多工具协同**：集成多个工具，覆盖代码质量、风格、安全等各个方面
+2. **AI智能分析**：利用AI技术提供智能去重、风险评估和详细建议
+3. **灵活配置**：支持自定义规则集和AI服务选择
+4. **用户友好**：直观的Web界面，操作简单便捷
+5. **功能完整**：从项目导入到结果导出，提供完整的代码检查流程
+
+---
+
+*本文档基于"基于AI智能分析与多工具协同的Python代码质量检查系统"项目编写*
+

src/项目集成说明.md

@@ -1,405 +0,0 @@
-# FortifyCode 项目集成说明
-
-## 修改概述
-
-本次修改将前端界面与项目后端进行了完整集成，使系统能够正常运行。
-
-## 主要修改内容
-
-### 1. 创建完整的后端服务器 (`backend.js`)
-
-**位置**: `src/backend.js`
-
-**主要功能**:
-- 运行在端口 5000（与前端期望的端口一致）
-- 提供所有前端需要的 API 接口（添加了 `/api` 前缀）
-- 集成三个代码检查工具（Pylint、Flake8、Bandit）
-- 实现项目管理功能
-- 实现文件上传和管理功能
-- 提供静态文件服务（前端页面）
-
-**新增 API 端点**:
-```
-GET  /api/health                          - 健康检查
-POST /api/upload                          - 文件上传
-POST /api/check                           - 代码检查
-GET  /api/projects                        - 获取所有项目
-POST /api/projects                        - 创建新项目
-GET  /api/projects/:id                    - 获取项目详情
-DELETE /api/projects/:id                  - 删除项目
-POST /api/projects/:id/check              - 运行项目检查
-POST /api/projects/:id/upload-files       - 上传文件到项目
-GET  /api/projects/:id/files              - 获取项目文件列表
-GET  /api/projects/:id/files/content      - 获取文件内容
-PUT  /api/projects/:id/files/content      - 保存文件内容
-```
-
-### 2. 修改前端 API 配置 (`frontend/js/app.js`)
-
-**修改内容**:
-```javascript
-// 修改前
-const API_BASE_URL = 'http://localhost:5000/api';
-
-// 修改后
-const API_BASE_URL = window.location.origin + '/api';
-```
-
-**优势**: 自动适配部署环境，无需手动修改配置
-
-### 3. 创建启动脚本
-
-#### Windows 启动脚本 (`start_server.bat`)
-- 自动检查 Node.js 和 Python 环境
-- 自动安装缺失的依赖
-- 自动安装代码检查工具
-- 提供友好的启动提示
-
-#### Linux/Mac 启动脚本 (`start_server.sh`)
-- 同上，适配 Unix 系统
-
-### 4. 更新项目配置 (`package.json`)
-
-**修改内容**:
-- 更新项目名称和描述
-- 添加启动脚本
-- 设置正确的主入口文件
-
-### 5. 创建文档
-
-#### README.md
-- 完整的项目说明
-- 安装和使用指南
-- API 文档
-- 常见问题解答
-
-#### 快速开始指南.md
-- 快速上手教程
-- 使用示例
-- 问题排查
-
-#### requirements.txt
-- Python 依赖列表
-- 便于一键安装
-
-## 项目结构变化
-
-### 之前的结构问题
-
-```
-src/
-├── frontend/              # 前端代码
-│   ├── index.html        
-│   ├── css/style.css     
-│   └── js/app.js         # API指向 localhost:5000/api
-├── view/
-│   └── backend.js        # 后端运行在 localhost:3000
-│                         # 只有 /check 端点，没有 /api 前缀
-└── ...
-
-❌ 问题：
-1. 端口不匹配 (前端5000, 后端3000)
-2. API路径不匹配 (前端需要/api前缀)
-3. 缺少大量前端需要的API端点
-```
-
-### 修改后的结构
-
-```
-src/
-├── backend.js            # ✅ 新的完整后端服务器
-│                         #    - 端口5000
-│                         #    - /api 前缀
-│                         #    - 所有必要的API端点
-├── frontend/             # 前端代码（已集成）
-│   ├── index.html       
-│   ├── css/style.css    
-│   └── js/app.js        # ✅ API自动适配当前域名
-├── start_server.bat     # ✅ Windows启动脚本
-├── start_server.sh      # ✅ Linux/Mac启动脚本
-├── package.json         # ✅ 更新的配置
-├── README.md            # ✅ 完整文档
-├── 快速开始指南.md       # ✅ 快速入门
-├── requirements.txt     # ✅ Python依赖
-├── projects_data/       # ✅ 项目数据目录（自动创建）
-└── view/                # 旧的后端（保留，可选择性使用）
-    └── backend.js       
-
-✅ 优势：
-1. 端口统一为5000
-2. API路径统一
-3. 功能完整
-4. 易于部署和使用
-```
-
-## 技术实现细节
-
-### 1. 代码检查工具集成
-
-```javascript
-// 工具配置
-const TOOL_CONFIG = {
-    bandit: { ... },    // 安全漏洞检查
-    flake8: { ... },    // 代码规范检查
-    pylint: { ... }     // 代码质量检查
-};
-
-// 执行检查
-async function runCodeCheck(filePath) {
-    // 并行执行三个工具
-    // 收集和统一处理结果
-    // 返回统一格式的问题列表
-}
-```
-
-### 2. 文件上传处理
-
-```javascript
-// 使用 Multer 中间件处理文件上传
-const upload = multer({
-    storage: storage,
-    limits: { fileSize: 100 * 1024 * 1024 }, // 100MB
-    fileFilter: (req, file, cb) => {
-        // 只接受 Python 文件
-        if (file.originalname.match(/\.(py|pyx|pyi)$/)) {
-            cb(null, true);
-        }
-    }
-});
-```
-
-### 3. 项目数据持久化
-
-```javascript
-// 使用 JSON 文件存储项目数据
-// 生产环境建议使用数据库
-const PROJECTS_FILE = path.join(PROJECTS_DIR, 'projects.json');
-
-function saveProjects() {
-    fs.writeFileSync(PROJECTS_FILE, JSON.stringify(projects, null, 2));
-}
-```
-
-### 4. CORS 配置
-
-```javascript
-// 允许跨域请求
-app.use(cors({
-    origin: '*',
-    methods: ['GET', 'POST', 'PUT', 'DELETE', 'OPTIONS'],
-    allowedHeaders: ['Content-Type', 'Authorization'],
-    credentials: true
-}));
-```
-
-## 与原有项目的兼容性
-
-### 保留的内容
-
-1. **前端代码** (`frontend/`)
-   - 完全保留，只修改了 API_BASE_URL
-   - HTML、CSS、JavaScript 功能不变
-
-2. **原后端** (`view/backend.js`)
-   - 保留不动，可作为参考
-   - 如需使用，可独立运行在3000端口
-
-3. **代码检查工具** (bandit-main, flake8-main, pylint-main)
-   - 保留不动
-   - 新后端通过 Python 命令调用这些工具
-
-4. **文档和配置** (doc/, model/)
-   - 完全保留
-
-### 新增的内容
-
-1. `backend.js` - 完整的后端服务器
-2. `start_server.bat` - Windows 启动脚本
-3. `start_server.sh` - Linux/Mac 启动脚本
-4. `README.md` - 项目文档
-5. `快速开始指南.md` - 快速入门
-6. `requirements.txt` - Python 依赖
-7. `项目集成说明.md` - 本文档
-
-## 使用说明
-
-### 启动系统
-
-**方式 1**: 使用启动脚本（推荐）
-```cmd
-# Windows
-start_server.bat
-
-# Linux/Mac
-./start_server.sh
-```
-
-**方式 2**: 使用 npm
-```bash
-npm start
-```
-
-**方式 3**: 直接运行
-```bash
-node backend.js
-```
-
-### 访问系统
-
-浏览器打开: http://localhost:5000
-
-### 系统流程
-
-```
-1. 用户访问 http://localhost:5000
-   ↓
-2. Express 服务器返回前端页面
-   ↓
-3. 前端调用 /api/* 接口
-   ↓
-4. 后端处理请求，调用 Python 检查工具
-   ↓
-5. 返回检查结果给前端
-   ↓
-6. 前端展示结果
-```
-
-## 测试建议
-
-### 1. 环境测试
-
-```bash
-# 检查 Node.js
-node --version
-
-# 检查 Python
-python --version
-
-# 检查检查工具
-python -m pylint --version
-python -m flake8 --version
-python -m bandit --version
-```
-
-### 2. 功能测试
-
-1. **文件上传检查**
-   - 上传一个 Python 文件
-   - 检查是否正常显示结果
-
-2. **项目管理**
-   - 创建一个新项目
-   - 上传文件到项目
-   - 运行项目检查
-
-3. **文件浏览器**
-   - 浏览项目文件
-   - 编辑文件内容
-   - 保存文件
-
-### 3. API 测试
-
-使用 curl 或 Postman 测试 API 端点：
-
-```bash
-# 健康检查
-curl http://localhost:5000/api/health
-
-# 获取项目列表
-curl http://localhost:5000/api/projects
-```
-
-## 部署建议
-
-### 开发环境
-- 使用 `node backend.js` 直接运行
-- 使用 `nodemon` 实现自动重启
-
-### 生产环境
-- 使用 PM2 管理进程
-- 配置反向代理（Nginx/Apache）
-- 使用数据库替代 JSON 文件存储
-- 添加用户认证和权限管理
-
-## 后续优化建议
-
-### 功能优化
-
-1. **数据库集成**
-   - 使用 SQLite/MySQL/PostgreSQL 存储项目数据
-   - 更好的并发性能
-
-2. **用户系统**
-   - 添加用户注册和登录
-   - 多用户项目隔离
-
-3. **检查任务队列**
-   - 使用消息队列处理大量检查任务
-   - 支持异步检查和结果推送
-
-4. **结果缓存**
-   - 缓存检查结果
-   - 避免重复检查相同代码
-
-5. **Git 集成增强**
-   - 实际实现 GitHub/Gitee 克隆功能
-   - 支持分支和版本管理
-
-### 性能优化
-
-1. **并发处理**
-   - 多个文件并行检查
-   - Worker 线程池
-
-2. **增量检查**
-   - 只检查变更的文件
-   - 智能差异分析
-
-3. **前端优化**
-   - 代码分割和懒加载
-   - 虚拟滚动优化大量结果显示
-
-## 常见问题
-
-### Q: 为什么有两个 backend.js？
-
-A: 
-- `src/backend.js` - 新的完整后端（推荐使用）
-- `src/view/backend.js` - 原有后端（保留作为参考）
-
-建议使用新的 `src/backend.js`。
-
-### Q: 可以删除旧的 view/backend.js 吗？
-
-A: 可以。新的 backend.js 已经包含了所有功能。但建议保留一段时间作为备份。
-
-### Q: 如何修改端口？
-
-A: 编辑 `backend.js` 第 10 行:
-```javascript
-const PORT = process.env.PORT || 5000;
-```
-或设置环境变量:
-```bash
-PORT=8080 node backend.js
-```
-
-### Q: Python 检查工具安装在哪里？
-
-A: 通过 pip 安装到系统或虚拟环境。后端通过 Python 命令行调用这些工具。
-
-## 总结
-
-本次集成：
-- ✅ 统一了前后端接口
-- ✅ 完善了所有缺失的功能
-- ✅ 提供了完整的文档和启动脚本
-- ✅ 保持了代码的可维护性
-- ✅ 易于部署和使用
-
-现在可以直接运行 `start_server.bat`（Windows）或 `./start_server.sh`（Linux/Mac）来启动完整的系统。
-
----
-
-集成完成时间: 2025年10月21日
-