AI Algorithm Mentor - GitHub Action qui passe automatiquement en revue les solutions d’algorithmes

AI Algorithm Mentor — GitHub Action qui passe automatiquement en revue les solutions d’algorithmes

Lorsque vous résolvez un problème d’algorithme puis faites un commit, cette GitHub Action de revue de code basée sur l’IA analyse ensemble l’énoncé du problème + votre code et laisse, comme un coach, un commentaire expliquant « pourquoi cette solution est correcte / pourquoi elle est lente / quels points peuvent être améliorés ».

Dans quels cas est-ce utile ?

• Quand vous étudiez seul les tests de code/algorithmes et que vous manquez de retours
• Quand la solution est correcte, mais que vous voulez la vérifier du point de vue de la complexité temporelle, des cas limites et d’une implémentation plus propre
• Quand vous publiez régulièrement vos solutions dans un dépôt et souhaitez accumuler automatiquement un historique de retours

Idée centrale (mode de fonctionnement)

1. Indiquez l’URL du problème dans le commentaire de la première ligne du fichier de solution.
2. Lors d’un push, l’Action détecte cette URL et crawl la page de l’online judge correspondant (titre, description, entrées/sorties, exemples, etc.).
3. Le LLM effectue ensuite l’analyse avec le code.
4. Le résultat est publié automatiquement sous forme de commentaire de commit.

Principales fonctionnalités

• Analyse de code intelligente

  • Identification automatique des exigences et contraintes du problème
  • Analyse de la complexité en temps/espace et suggestions d’optimisation
  • Suggestions pour améliorer la lisibilité et les conventions
  • Architecture d’« agent de revue d’algorithmes » basée sur CrewAI

• Détection automatique et crawling des online judges

  • Identification automatique de la plateforme à partir de l’URL du problème dans le commentaire de première ligne du fichier
  • Collecte automatique des informations nécessaires depuis la page du problème

• Traitement simultané de plusieurs fichiers

  • Traitement parallèle asynchrone de plusieurs fichiers de solution

• Plateformes prises en charge

  • Baekjoon, LeetCode, Programmers

• Prise en charge de plusieurs fournisseurs/modèles de LLM

  • Configuration multi-provider comme OpenAI / Google(Gemini) / Anthropic(Claude), basée sur LiteLLM ([GitHub][1])

• Revue multilingue

  • Langue de réponse de la revue sélectionnable

Utilisation (résumé)

• Enregistrez une clé API dans les Secrets du dépôt (par ex. GEMINI_API_KEY ou OPENAI_API_KEY)
• Utilisez choam2426/AI-Algorithm-Mentor@v5 dans le workflow.
• Il suffit de respecter le commentaire d’URL du problème sur la première ligne du fichier de solution ; ensuite, une revue automatique sera ajoutée à chaque commit.

Licence / spécifications

• MIT License
• Python 3.13+

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