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AI 编程

CodeSage：面向 Pull Request 的 AI 代码审查平台

zhiyuwang720-dev/CodeSage · AI-powered code review platform that ranks #1 on AACR-Bench with 52.8% precision, 23.4% recall, and 32.4% F1. Plans PR investigations, runs parallel reviewers, and verifies every finding against code evidence.

CodeSage 是一款 AI 驱动的代码审查工具，提供本地 CLI 和配套 Web 产品。其深度审查能力 CodeSage Deep 会围绕一次代码变更展开调查：理解 PR 意图、制定审查计划、让多个 Reviewer 并行检查不同问题，再对发现进行证据核验与跨文件分析，输出定位到代码的结构化审查意见。审查过程中 Agent 可读取完整文件、查看其他文件差异、搜索仓库并沿调用关系追查上下文。设计上强调确定性准备、可修复的审查计划、受控并行 Reviewer、一次 Cross 综合验证与确定性收尾，并通过 ARQ 投递、数据库行锁、Lease、心跳续约与提交门禁治理任务执行。材料称在 AACR-Bench 100 个实例评测中，CodeSage Deep 搭配 GLM-5.2 获得 52.8% 精确率、23.4% 召回率和 32.4% F1。

# AI 智能体# developer-productivity# evidence-grounding# code-audit# verification
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Agent 与自动化

Hanjeok Agent：可追溯的旅行指南智能体

hyunolike/hanjeok-agent · A travel guide agent for Hanjeok: ask where it's crowded, watch each lookup, and get an answer that cites only what it fetched. LangGraph, Neo4j GraphRAG, MCP.

Hanjeok Agent 是面向 Hanjeok 旅行服务的智能体，用于回答“某地某日是否拥挤”这类问题。它先用规则解析问题中的地点与日期，再通过受校验的查询步骤在 Neo4j 知识图谱与 Hanjeok 只读接口中检索，并在界面上逐步展示每次查询。最终答案只允许引用本次问题实际获取到的记录或政策文档，经由引用校验后才展示；答案与替代地点排序均沿用 Hanjeok 服务的原始排序，模型不自行排序。项目还提供路径可视化、两种检索策略的对比评测页面，以及通过 MCP 暴露的只读工具。

# RAG# llm-evaluation# nvidia-nim# tool-calling# evidence-grounding
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