Merge pull request 'feat: refactor commitAndPush to use a runner function and improve token security; add tests for git operations' (#69) from feat/refactor/kiro/fix into feat/refactor/main

Reviewed-on: jiantw83/code-review#69

.gitea/ai-review/findings.json

@@ -1,58 +1 @@
-[
-  {
-    "level": "critical",
-    "role": "Rex",
-    "location": ".gitea/workflows/review.yaml:41-44",
-    "suggestion": "工作流程 `AI Code Review` 被授予了 `contents: write`, `pull-requests: write`, `issues: write` 等廣泛權限。特別是 `contents: write` 權限，若工作流程所使用的 Action (`code-review`) 存在漏洞，可能導致程式碼庫被惡意修改，構成嚴重的安全風險。建議遵循最小權限原則，審查並僅授予工作流程執行所需的最少權限。例如，若僅需讀取程式碼和發布評論，則 `contents: read` 和 `pull-requests: write` 可能已足夠，而 `issues: write` 則可能完全不需要。",
-    "is_new": true
-  },
-  {
-    "level": "critical",
-    "role": "Rex",
-    "location": "README.md",
-    "suggestion": "`README.md` 中的 Gitea Actions 工作流程範例（特別是 OpenRouter 和 Google Gemini 部分）建議使用者配置 `contents: write`, `pull-requests: write`, `issues: write` 等廣泛權限。這會引導使用者建立具有過高權限的工作流程，若所使用的 Action 存在漏洞，可能導致程式碼庫被惡意修改。建議更新所有範例，遵循最小權限原則，僅建議授予工作流程執行所需的最少權限，例如 `contents: read` 和 `pull-requests: write`。",
-    "is_new": true
-  },
-  {
-    "level": "critical",
-    "role": "Maya",
-    "location": "app/config.test.js",
-    "suggestion": "在 `app/config.js` 中，`amazonq`, `kilo`, `roo`, `cline`, `continue`, `kade` 等 LLM 供應商的模型環境變數已從 `OPENAI_MODEL` 變更為各自專屬的 `PROVIDER_MODEL` (例如 `AMAZONQ_MODEL`)。然而，`app/config.test.js` 中僅針對 `amazonq` 進行了部分測試，而 `kilo`, `roo`, `cline`, `continue`, `kade` 這些供應商完全沒有任何測試案例。這導致這些供應商的配置邏輯（包括新的模型環境變數和預設值）完全未經驗證。請為這些未測試的供應商新增完整的單元測試，確保它們的 API 金鑰、基礎 URL 和模型配置都能正確解析，並驗證當對應的環境變數未設定時，能正確使用預設模型。",
-    "is_new": true
-  },
-  {
-    "level": "warning",
-    "role": "Leo",
-    "location": "README.md:50",
-    "suggestion": "在 `2. OpenRouter` 的範例中，`with:` 區塊使用 `OPENAI_API_KEY` 參數來傳遞 `OPENROUTER_API_KEY` secret。雖然這可能是 `code-review` action 的設計，但 `OPENAI_API_KEY` 這個名稱可能會讓使用者誤解為只能用於 OpenAI。建議考慮在 `code-review` action 中提供更通用的 API key 參數（例如 `API_KEY` 或 `PROVIDER_API_KEY`），或針對 OpenRouter 提供專屬的參數（例如 `OPENROUTER_API_KEY`），以提高清晰度並減少使用者設定時的困惑。如果 action 無法修改，目前的說明已盡力澄清，但仍是一個潛在的混淆點。",
-    "is_new": false
-  },
-  {
-    "level": "warning",
-    "role": "Zara",
-    "location": "app/config.js:15",
-    "suggestion": "將預設的 Gemini 模型從 `gemini-1.5-flash` 更新為 `gemini-2.5-flash`，這可能影響應用程式與 LLM 互動的效能和成本。建議在部署前，對 `gemini-2.5-flash` 模型進行詳細的效能基準測試，評估其在回應時間、處理速度、準確性及成本效益方面的表現，確保其符合應用程式的特定需求，並避免潛在的效能退化或不必要的成本增加。",
-    "is_new": false
-  },
-  {
-    "level": "warning",
-    "role": "Maya",
-    "location": "app/config.js:15",
-    "suggestion": "預設的 `GEMINI_MODEL` 已從 `gemini-1.5-flash` 變更為 `gemini-2.5-flash`。請確保有對應的單元測試來驗證當 `process.env.GEMINI_MODEL` 未設定時，`getLLMConfig` 函數能正確回傳新的預設模型 `gemini-2.5-flash`。",
-    "is_new": false
-  },
-  {
-    "level": "warning",
-    "role": "Leo",
-    "location": "app/config.js:15",
-    "suggestion": "目前 `checks` 陣列使用多個空格進行欄位對齊，這是一種脆弱的格式化方式，當配置項的內容長度改變時，容易導致對齊混亂，增加維護成本。建議將 `checks` 陣列中的每個 LLM 配置項重構為物件形式（例如 `{ provider: 'openai', apiKeyEnv: 'OPENAI_API_KEY', baseURL: '...', modelEnv: 'OPENAI_MODEL', defaultModel: '...' }`）。這樣可以提高程式碼的可讀性、可維護性及擴展性，並使新增或修改配置項更加清晰。",
-    "is_new": true
-  },
-  {
-    "level": "warning",
-    "role": "Maya",
-    "location": ".gitea/workflows/review.yaml",
-    "suggestion": "工作流程已從使用 OpenAI 轉換為 Gemini。雖然 `app/config.test.js` 增加了 `getLLMConfig` 的單元測試，但這僅驗證了配置的解析。為了確保 AI Code Review 功能在實際使用 Gemini 模型時能正常運作，建議在 CI/CD 中增加一個整合測試步驟。此測試應能驗證使用 Gemini 模型時，AI Code Review Action 是否能成功生成 PR 評論，例如檢查 PR 評論是否存在或其內容是否符合預期，以確保端到端的整合是成功的。",
-    "is_new": true
-  }
-]
+[]

.gitea/workflows/review.yaml

@@ -33,9 +33,8 @@ jobs:
     - name: AI Code Review
       uses: https://gitea.jsc.idv.tw/jiantw83/code-review@v${{ needs.version.outputs.version }}
       with:
-        GEMINI_API_KEY: ${{ secrets.GEMINI_API_KEY }}
-        GEMINI_BASE_URL: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta
-        GEMINI_MODEL: ${{ vars.GEMINI_MODEL }}
+        OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
+        OPENAI_BASE_URL: https://openrouter.ai/api/v1
     permissions:
       contents: write
       pull-requests: write

README.md

@@ -6,8 +6,8 @@
 
 1. 服務名稱、模型名稱、角色資訊(個性、符合個性的英文名稱、工作內容)，Comment 到 Push Request
 2. 每個角色個別分析 Git Diff 的內容產生新問題表格(問題等級、角色名稱、問題位置或行數、修改建議)
-3. 讀取所有未解決的舊問題(問題檔案 `.gitea/ai-review/findings.json` 存在於使用此 Action 的專案固定位置)加上新問題後，去除重複產生本次 Push Request 的問題表格(PR問題表格)覆蓋問題檔案
-4. 讀取排除問題檔案(`.gitea/ai-review/exclusions.json` 存在於使用此 Action 的專案固定位置)，用來過濾PR問題表格中不需要處理的問題
+3. 讀取所有未解決的舊問題(問題檔案存在於使用此 Action 的專案固定位置)加上新問題後，去除重複產生本次 Push Request 的問題表格(PR問題表格)覆蓋問題檔案
+4. 讀取排除問題檔案，用來過濾PR問題表格中不需要處理的問題
 5. 從PR問題表格中取出所有舊問題，依照等級排序後 Comment 到 Push Request
 6. 從PR問題表格中取出所有新問題，排除嚴重等級的問題後 Comment 到 Push Request
 7. 從PR問題表格中取出所有新問題，將每個嚴重等級的問題 Comment 到 Push Request
@@ -28,7 +28,7 @@
 2. 在 `.gitea/workflows` 資料夾中建立 `ai-review.yaml'
 3. 在 `ai-review.yaml` 中填入以下內容(選擇一個使用)：
 
-### 1. OpenAI
+### 1. OpenAI（OpenRouter）
 ```yaml
 name: AI
 on:
@@ -42,29 +42,9 @@ jobs:
     - name: AI Code Review
       uses: https://gitea.jsc.idv.tw/jiantw83/code-review@${{ vars.ACTION_CODE_REVIEW_VERSION }}
       with:
+        # Github (h3285@evertrust.com.tw)
+        # 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
         OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
-        OPENAI_BASE_URL: https://api.openai.com/v1
-    permissions:
-      contents: write
-      pull-requests: write
-      issues: write
-```
-
-### 2. OpenRouter
-```yaml
-name: AI
-on:
-  pull_request:
-    types: [opened, synchronize]
-jobs:
-  code-review:
-    name: 'Code Review'
-    runs-on: ubuntu
-    steps:
-    - name: AI Code Review
-      uses: https://gitea.jsc.idv.tw/jiantw83/code-review@${{ vars.ACTION_CODE_REVIEW_VERSION }}
-      with:
-        OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENROUTER_API_KEY }}  # OpenRouter 使用 OpenAI 相容介面，以 OPENAI_API_KEY 傳入
         OPENAI_BASE_URL: https://openrouter.ai/api/v1
     permissions:
       contents: write
@@ -72,7 +52,7 @@ jobs:
       issues: write
 ```
 
-### 3. Anthropic Claude
+### 2. Anthropic Claude
 ```yaml
 name: AI
 on:
@@ -94,7 +74,7 @@ jobs:
       issues: write
 ```
 
-### 4. Google Gemini
+### 3. Google Gemini
 ```yaml
 name: AI
 on:
@@ -110,14 +90,13 @@ jobs:
       with:
         GEMINI_API_KEY: ${{ secrets.GEMINI_API_KEY }}
         GEMINI_BASE_URL: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta
-        GEMINI_MODEL: ${{ vars.GEMINI_MODEL }}
     permissions:
       contents: write
       pull-requests: write
       issues: write
 ```
 
-### 5. Amazon Q
+### 4. Amazon Q
 ```yaml
 name: AI
 on:
@@ -139,6 +118,28 @@ jobs:
       issues: write
 ```
 
+### 5. SonarQube
+```yaml
+name: AI
+on:
+  pull_request:
+    types: [opened, synchronize]
+jobs:
+  code-review:
+    name: 'Code Review'
+    runs-on: ubuntu
+    steps:
+    - name: AI Code Review
+      uses: https://gitea.jsc.idv.tw/jiantw83/code-review@${{ vars.ACTION_CODE_REVIEW_VERSION }}
+      with:
+        SONARQUBE_TOKEN: ${{ secrets.SONARQUBE_TOKEN }}
+        SONARQUBE_URL: https://sonarqube.example.com
+    permissions:
+      contents: write
+      pull-requests: write
+      issues: write
+```
+
 ### - Ollama
 
 ```yaml

TODO.md

@@ -16,13 +16,13 @@
 - 完成
 
 ## 階段四：AI 排除問題過濾
-- 目標：讀取排除問題檔案（`.gitea/ai-review/exclusions.json`）進行規則過濾，並呼叫 AI 判斷剩餘問題是否為誤報或不適用，兩層過濾後產生最終問題清單。
+- 目標：讀取排除問題檔案（exclusions.json）進行規則過濾，並呼叫 AI 判斷剩餘問題是否為誤報或不適用，兩層過濾後產生最終問題清單。
 - 驗收：log 中能看到排除問題檔案讀取成功或不存在的訊息、規則過濾數量變化，以及「AI 誤報過濾: N -> M 筆」或降級訊息。
 - 完成
 
 ## 階段五：findings 寫入與 comment 發布
-- 目標：`.gitea/ai-review/findings.json` 正確寫入，comment 發布順序正確（舊問題→非嚴重→嚴重），每步有 log。
-- 驗收：log 中能看到 `.gitea/ai-review/findings.json` 寫入、comment sync 的詳細訊息與順序。
+- 目標：findings.jsonl 正確寫入，comment 發布順序正確（舊問題→非嚴重→嚴重），每步有 log。
+- 驗收：log 中能看到 findings.json 寫入、comment sync 的詳細訊息與順序。
 - 完成
 
 ## 階段六：記憶區 commit/push 與錯誤處理

action.yaml

@@ -72,7 +72,53 @@ inputs:
     description: 'Amazon Q Base URL'
     required: false
 
+  # SonarQube
+  SONARQUBE_TOKEN:
+    description: 'SonarQube Token'
+    required: false
+  SONARQUBE_URL:
+    description: 'SonarQube URL'
+    required: false
 
+  # Kilo Code
+  KILO_API_KEY:
+    description: 'Kilo Code API Key'
+    required: false
+  KILO_BASE_URL:
+    description: 'Kilo Code Base URL'
+    required: false
+
+  # Roo Code
+  ROO_API_KEY:
+    description: 'Roo Code API Key'
+    required: false
+  ROO_BASE_URL:
+    description: 'Roo Code Base URL'
+    required: false
+
+  # Cline
+  CLINE_API_KEY:
+    description: 'Cline API Key'
+    required: false
+  CLINE_BASE_URL:
+    description: 'Cline Base URL'
+    required: false
+
+  # Continue
+  CONTINUE_API_KEY:
+    description: 'Continue API Key'
+    required: false
+  CONTINUE_BASE_URL:
+    description: 'Continue Base URL'
+    required: false
+
+  # Kade
+  KADE_API_KEY:
+    description: 'Kade API Key'
+    required: false
+  KADE_BASE_URL:
+    description: 'Kade Base URL'
+    required: false
 
 runs:
   using: 'docker'
@@ -99,3 +145,15 @@ runs:
     OLLAMA_MODEL: ${{ inputs.OLLAMA_MODEL }}
     AMAZONQ_API_KEY: ${{ inputs.AMAZONQ_API_KEY }}
     AMAZONQ_BASE_URL: ${{ inputs.AMAZONQ_BASE_URL }}
+    SONARQUBE_TOKEN: ${{ inputs.SONARQUBE_TOKEN }}
+    SONARQUBE_URL: ${{ inputs.SONARQUBE_URL }}
+    KILO_API_KEY: ${{ inputs.KILO_API_KEY }}
+    KILO_BASE_URL: ${{ inputs.KILO_BASE_URL }}
+    ROO_API_KEY: ${{ inputs.ROO_API_KEY }}
+    ROO_BASE_URL: ${{ inputs.ROO_BASE_URL }}
+    CLINE_API_KEY: ${{ inputs.CLINE_API_KEY }}
+    CLINE_BASE_URL: ${{ inputs.CLINE_BASE_URL }}
+    CONTINUE_API_KEY: ${{ inputs.CONTINUE_API_KEY }}
+    CONTINUE_BASE_URL: ${{ inputs.CONTINUE_BASE_URL }}
+    KADE_API_KEY: ${{ inputs.KADE_API_KEY }}
+    KADE_BASE_URL: ${{ inputs.KADE_BASE_URL }}

app/config.js

@@ -12,9 +12,14 @@ export function getLLMConfig() {
   const checks = [
     ['openai',   process.env.OPENAI_API_KEY,   process.env.OPENAI_BASE_URL || 'https://api.openai.com/v1',   process.env.OPENAI_MODEL || 'gpt-4o-mini'],
     ['claude',   process.env.CLAUDE_API_KEY,   process.env.CLAUDE_BASE_URL || 'https://api.anthropic.com/v1', process.env.CLAUDE_MODEL || 'claude-3-haiku-20240307'],
-    ['gemini',   process.env.GEMINI_API_KEY,   process.env.GEMINI_BASE_URL || 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta', process.env.GEMINI_MODEL || 'gemini-2.5-flash'],
+    ['gemini',   process.env.GEMINI_API_KEY,   process.env.GEMINI_BASE_URL || 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta', process.env.GEMINI_MODEL || 'gemini-1.5-flash'],
     ['ollama',   'ollama',                      process.env.OLLAMA_BASE_URL,  process.env.OLLAMA_MODEL],
-    ['amazonq',  process.env.AMAZONQ_API_KEY,  process.env.AMAZONQ_BASE_URL  || 'https://q.api.aws',              process.env.AMAZONQ_MODEL  || 'amazon-q'],
+    ['amazonq',  process.env.AMAZONQ_API_KEY,  process.env.AMAZONQ_BASE_URL || 'https://q.api.aws', process.env.OPENAI_MODEL || 'amazon-q'],
+    ['kilo',     process.env.KILO_API_KEY,     process.env.KILO_BASE_URL || 'https://api.kilocode.com/v1', process.env.OPENAI_MODEL || 'kilo-default'],
+    ['roo',      process.env.ROO_API_KEY,      process.env.ROO_BASE_URL || 'https://api.roocode.com/v1', process.env.OPENAI_MODEL || 'roo-default'],
+    ['cline',    process.env.CLINE_API_KEY,    process.env.CLINE_BASE_URL || 'https://api.cline.dev/v1', process.env.OPENAI_MODEL || 'cline-default'],
+    ['continue', process.env.CONTINUE_API_KEY, process.env.CONTINUE_BASE_URL || 'https://api.continue.dev/v1', process.env.OPENAI_MODEL || 'continue-default'],
+    ['kade',     process.env.KADE_API_KEY,     process.env.KADE_BASE_URL || 'https://api.kade.dev/v1', process.env.OPENAI_MODEL || 'kade-default'],
   ];
   for (const [provider, key, baseURL, model] of checks) {
     if (key && baseURL) return { provider, apiKey: key, baseURL, model };

app/config.test.js

@@ -1,101 +0,0 @@
-import { describe, it, beforeEach, afterEach } from 'node:test';
-import assert from 'node:assert/strict';
-import { getLLMConfig } from './config.js';
-
-const ENV_KEYS = [
-  'OPENAI_API_KEY', 'OPENAI_BASE_URL', 'OPENAI_MODEL',
-  'CLAUDE_API_KEY', 'CLAUDE_BASE_URL', 'CLAUDE_MODEL',
-  'GEMINI_API_KEY', 'GEMINI_BASE_URL', 'GEMINI_MODEL',
-  'OLLAMA_BASE_URL', 'OLLAMA_MODEL',
-  'AMAZONQ_API_KEY', 'AMAZONQ_BASE_URL', 'AMAZONQ_MODEL',
-];
-
-let saved = {};
-beforeEach(() => {
-  saved = {};
-  for (const k of ENV_KEYS) { saved[k] = process.env[k]; delete process.env[k]; }
-});
-afterEach(() => {
-  for (const k of ENV_KEYS) {
-    if (saved[k] === undefined) delete process.env[k];
-    else process.env[k] = saved[k];
-  }
-});
-
-describe('getLLMConfig', () => {
-  it('returns null provider when no env vars set', () => {
-    const cfg = getLLMConfig();
-    assert.equal(cfg.provider, null);
-    assert.equal(cfg.apiKey, null);
-  });
-
-  it('detects openai with defaults', () => {
-    process.env.OPENAI_API_KEY = 'sk-test';
-    const cfg = getLLMConfig();
-    assert.equal(cfg.provider, 'openai');
-    assert.equal(cfg.apiKey, 'sk-test');
-    assert.equal(cfg.baseURL, 'https://api.openai.com/v1');
-    assert.equal(cfg.model, 'gpt-4o-mini');
-  });
-
-  it('detects openai with custom base url and model', () => {
-    process.env.OPENAI_API_KEY = 'sk-test';
-    process.env.OPENAI_BASE_URL = 'https://openrouter.ai/api/v1';
-    process.env.OPENAI_MODEL = 'gpt-4o';
-    const cfg = getLLMConfig();
-    assert.equal(cfg.provider, 'openai');
-    assert.equal(cfg.baseURL, 'https://openrouter.ai/api/v1');
-    assert.equal(cfg.model, 'gpt-4o');
-  });
-
-  it('detects gemini with defaults', () => {
-    process.env.GEMINI_API_KEY = 'gemini-key';
-    const cfg = getLLMConfig();
-    assert.equal(cfg.provider, 'gemini');
-    assert.equal(cfg.model, 'gemini-2.5-flash');
-  });
-
-  it('detects gemini with custom model', () => {
-    process.env.GEMINI_API_KEY = 'gemini-key';
-    process.env.GEMINI_MODEL = 'gemini-2.0-flash';
-    const cfg = getLLMConfig();
-    assert.equal(cfg.model, 'gemini-2.0-flash');
-  });
-
-  it('detects claude with defaults', () => {
-    process.env.CLAUDE_API_KEY = 'claude-key';
-    const cfg = getLLMConfig();
-    assert.equal(cfg.provider, 'claude');
-    assert.equal(cfg.model, 'claude-3-haiku-20240307');
-  });
-
-  it('detects amazonq with its own model env', () => {
-    process.env.AMAZONQ_API_KEY = 'aq-key';
-    process.env.AMAZONQ_MODEL = 'my-amazon-model';
-    const cfg = getLLMConfig();
-    assert.equal(cfg.provider, 'amazonq');
-    assert.equal(cfg.model, 'my-amazon-model');
-  });
-
-  it('openai takes priority over gemini when both set', () => {
-    process.env.OPENAI_API_KEY = 'sk-test';
-    process.env.GEMINI_API_KEY = 'gemini-key';
-    const cfg = getLLMConfig();
-    assert.equal(cfg.provider, 'openai');
-  });
-
-  it('empty string api key is treated as not set', () => {
-    process.env.OPENAI_API_KEY = '';
-    process.env.GEMINI_API_KEY = 'gemini-key';
-    const cfg = getLLMConfig();
-    assert.equal(cfg.provider, 'gemini');
-  });
-
-  it('detects ollama without api key', () => {
-    process.env.OLLAMA_BASE_URL = 'http://localhost:11434';
-    process.env.OLLAMA_MODEL = 'llama3';
-    const cfg = getLLMConfig();
-    assert.equal(cfg.provider, 'ollama');
-    assert.equal(cfg.model, 'llama3');
-  });
-});

app/roles.js

@@ -12,13 +12,9 @@ export function loadRoles() {
 }
 
 export function getRoleIntro(roles) {
-  const lines = [
-    '## 🤖 AI Code Review 團隊', '',
-    '| 👤 名稱 | 🎯 職責 | 🧠 個性 |',
-    '|--------|--------|--------|',
-  ];
+  const lines = ['## 🤖 AI Code Review 團隊', ''];
   for (const r of roles) {
-    lines.push(`| **${r.name}** | ${r.role} | ${r.personality} |`);
+    lines.push(`- **${r.name}** (${r.role})：${r.personality}`);
   }
   return lines.join('\n');
 }