github/utils/openai.js at main · DaleStudy/github

259 lines (222 loc) · 7.63 KB
 * OpenAI API 통합 (GPT-4.1-nano)
 * PR diff를 분석하여 AI 코드 리뷰 생성
 * @param {string} prDiff - PR의 diff 내용
 * @param {string} prTitle - PR 제목
 * @param {string} prBody - PR 본문
 * @param {string} apiKey - OpenAI API 키
 * @param {string} userRequest - 사용자의 구체적인 요청 (선택사항)
 * @returns {Promise<string>} AI가 생성한 리뷰 댓글 (마크다운)
export async function generateCodeReview(
  userRequest = null
  // userRequest가 있으면 Q&A 모드, 없으면 전체 리뷰 모드
  const systemPrompt = userRequest
    ? `당신은 리트코드 스터디 그룹의 AI 코치입니다.
사용자가 PR의 코드에 대해 구체적인 질문을 했습니다.
PR의 코드 변경 사항을 참고하여 사용자의 질문에 명확하고 도움이 되는 답변을 제공하세요.
300 글자를 초과하지 말아주세요.`
    : `당신은 리트코드 스터디 그룹의 AI 코치입니다.
아래 코드 변경 사항을 리뷰하고 건설적인 피드백을 제공하세요.
리뷰 시 아래 항목에 집중합니다:
	•	시간/공간 복잡도 분석이 코멘트로 포함되지 않았다면 포함하도록 요청. 예를 들어, "TC: O(n), SC: O(1)" 정도만 표시해주면 충분
  •	시간/공간 복잡도 분석이 정확한지 평가
  •	더 나은 접근법이나 알고리즘이 있는지 제안
  •	코드의 가독성 및 스타일, 베스트 프랙티스 준수 여부
	•	불필요한 nickpick은 피하고, 꼭 필요한 피드백만 주세요.
단순히 지적만 하지 말고, 격려와 학습이 되는 피드백을 함께 주세요.
해당 사항없는 항목은 생략하고 자연스럽게 작성하세요.
500 글자를 초과하지 말아주세요.
  let userPrompt = `# PR Title
# PR Description
${prBody || "No description provided"}
# Code Changes
  if (userRequest) {
    userPrompt += `\n# 사용자 질문\n${userRequest}`;
    userPrompt += `\n이 풀 리퀘스트를 리뷰해주세요.`;
  const response = await fetch("https://api.openai.com/v1/chat/completions", {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
      "Content-Type": "application/json",
    body: JSON.stringify({
      model: "gpt-4.1-nano",
      messages: [
        { role: "system", content: systemPrompt },
        { role: "user", content: userPrompt },
      max_tokens: 2000,
      temperature: 0.7,
  if (!response.ok) {
    const error = await response.text();
    throw new Error(`OpenAI API error: ${error}`);
  const data = await response.json();
  return data.choices[0]?.message?.content || "Failed to generate review";
 * 솔루션 파일의 알고리즘 패턴 분석
 * @param {string} fileContent - 분석할 소스 코드 내용
 * @param {string} problemName - 문제 이름 (폴더명)
 * @param {string} apiKey - OpenAI API 키
 * @returns {Promise<{patterns: string[], description: string}>}
export async function generatePatternAnalysis(fileContent, problemName, apiKey) {
  const systemPrompt = `당신은 리트코드 문제 풀이의 알고리즘 패턴을 분석하는 전문가입니다.
주어진 소스 코드를 분석해서, 다음 패턴 목록 중 해당되는 것만 골라주세요.
- Two Pointers
- Sliding Window
- Fast & Slow Pointers
- Backtracking
- Dynamic Programming
- Binary Search
- Monotonic Stack
- Heap / Priority Queue
- Hash Map / Hash Set
- Divide and Conquer
- Union Find
- Bit Manipulation
반드시 JSON 객체로만 응답하세요. 형식:
  "patterns": ["패턴1", "패턴2"],
  "description": "이 코드가 왜 해당 패턴에 속하는지 간단한 한국어 설명 (2-3문장)"
- patterns는 위 목록의 정확한 이름만 사용
- 해당 패턴이 없으면 빈 배열
- 일반적으로 1-3개 패턴이면 충분
- description은 150자 이내`;
  const userPrompt = `# 문제 이름
${problemName}
${fileContent}
위 코드에 사용된 알고리즘 패턴을 분석해주세요.`;
  const response = await fetch("https://api.openai.com/v1/chat/completions", {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
      "Content-Type": "application/json",
    body: JSON.stringify({
      model: "gpt-4.1-nano",
      messages: [
        { role: "system", content: systemPrompt },
        { role: "user", content: userPrompt },
      response_format: { type: "json_object" },
      max_tokens: 500,
      temperature: 0.3,
  if (!response.ok) {
    const error = await response.text();
    throw new Error(`OpenAI API error: ${error}`);
  const data = await response.json();
  const content = data.choices[0]?.message?.content;
  if (!content) {
    throw new Error("Empty response from OpenAI");
  const parsed = JSON.parse(content);
    patterns: Array.isArray(parsed.patterns) ? parsed.patterns : [],
    description: typeof parsed.description === "string" ? parsed.description : "",
 * 솔루션 코드가 의도된 알고리즘 접근법과 일치하는지 분석
 * @param {string} fileContent - 분석할 소스 코드 내용
 * @param {string} problemName - 문제 이름 (폴더명)
 * @param {{difficulty: string, categories: string[], intended_approach: string}} problemInfo - 문제 메타 정보
 * @param {string} apiKey - OpenAI API 키
 * @returns {Promise<{matches: boolean, explanation: string}>}
export async function generateApproachAnalysis(fileContent, problemName, problemInfo, apiKey) {
  const systemPrompt = `You are an algorithm analysis expert. Determine if code matches the intended approach.
Respond with a JSON object in this exact format:
  "matches": true or false,
  "explanation": "한국어로 1문장, 80자 이내"
- matches=true if the core data structure or algorithm matches the intended approach (does not need to be identical)
- matches=false if brute force was used when an optimized approach was intended
- Keep explanation to 1 sentence in Korean, 80 characters or fewer`;
  const truncatedContent = fileContent.slice(0, 15000);
  const userPrompt = `# 문제 이름
${problemName}
- 난이도: ${problemInfo.difficulty}
- 카테고리: ${(problemInfo.categories || []).join(", ")}
- 의도된 접근법: ${problemInfo.intended_approach}
${truncatedContent}
위 코드가 의도된 접근법과 일치하는지 분석해주세요.`;
  const response = await fetch("https://api.openai.com/v1/chat/completions", {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
      "Content-Type": "application/json",
    body: JSON.stringify({
      model: "gpt-4.1-nano",
      messages: [
        { role: "system", content: systemPrompt },
        { role: "user", content: userPrompt },
      response_format: { type: "json_object" },
      max_tokens: 200,
      temperature: 0.2,
  if (!response.ok) {
    const error = await response.text();
    throw new Error(`OpenAI API error: ${error}`);
  const data = await response.json();
  const content = data.choices[0]?.message?.content;
  if (!content) {
    throw new Error("Empty response from OpenAI");
  let parsed;
    parsed = JSON.parse(content);
  } catch {
    throw new Error(`OpenAI returned invalid JSON: ${content.slice(0, 200)}`);
    matches: parsed.matches === true,
    explanation: typeof parsed.explanation === "string" ? parsed.explanation : "",
    usage: data.usage ?? null,
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