🤖 Akcit Code Review AI

Sistema de revisão de código com inteligência artificial, desenvolvido como projeto acadêmico da parceria IMD/UFRN e Akcit.

📋 Visão Geral

Este projeto combina um frontend Blazor WebAssembly com um backend Python/FastAPI para oferecer:

• 🔍 Code Review: Análise inteligente de código com sugestões de melhoria
• ✍️ Redator de Matérias: Escrita automática de artigos com pesquisa web
• ✅ Checador de Fatos: Verificação de afirmações com relatórios detalhados

🏗️ Arquitetura

akcit-agent-code-review/
│
├── frontend/                    # Blazor WebAssembly (.NET 9)
│   ├── Pages/                   # Páginas Razor
│   │   ├── Home.razor          # Página inicial
│   │   └── CodeReview.razor    # Interface de code review
│   ├── Layout/                  # Layouts e navegação
│   ├── wwwroot/                 # Assets estáticos
│   └── Program.cs              # Entry point
│
├── backend/                     # Python FastAPI
│   ├── main.py                 # API REST
│   ├── agents/                 # Agentes de IA
│   │   ├── code_review_agent.py
│   │   ├── writer_agent.py
│   │   └── fact_checker_agent.py
│   ├── llm/                    # Integração LLMs
│   ├── tools/                  # Ferramentas (busca web)
│   └── config/                 # Configurações
│
└── README.md

🚀 Quick Start

Pré-requisitos

• .NET 9 SDK
• Python 3.10+
• API Keys:
  • Groq (gratuito)
  • Tavily (gratuito)

1. Backend (Python)

cd backend

# Criar ambiente virtual
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# ou: venv\Scripts\activate  # Windows

# Instalar dependências
pip install -r requirements.txt

# Configurar variáveis
cp .env.example .env
# Edite .env com suas API keys

# Rodar servidor
python main.py

O backend estará em: http://localhost:8000

2. Frontend (Blazor)

cd frontend

# Restaurar pacotes
dotnet restore

# Rodar em modo desenvolvimento
dotnet watch

O frontend estará em: http://localhost:5000 (ou porta indicada)

📚 API Endpoints

Método	Endpoint	Descrição
GET	/health	Health check
POST	/api/code-review	Revisão de código (JSON)
POST	/api/code-review/upload	Revisão via upload
POST	/api/writer	Escrita de matérias
POST	/api/fact-check	Checagem de fatos

Documentação interativa: http://localhost:8000/docs

🔧 Configuração

Variáveis de Ambiente (Backend)

Variável	Descrição	Padrão
LLM_PROVIDER	Provider: groq ou openai	groq
GROQ_API_KEY	API key do Groq	-
TAVILY_API_KEY	API key do Tavily	-
PORT	Porta do servidor	8000
DEBUG	Modo debug	false

🛠️ Tecnologias

Frontend

• Blazor WebAssembly (.NET 9)
• Bootstrap 5
• C#

Backend

• FastAPI (Python)
• LangChain
• Groq (LLM gratuito)
• Tavily (busca web)

👥 Créditos

Projeto desenvolvido para o curso do IMD/UFRN em parceria com a Akcit.

• Orientação: Julia Dollis e Prof. Alyson Matheus
• Repositório: github.com/felipe-sbm/akcit-agent-code-review

📝 Licença

Projeto acadêmico - uso educacional.