tang-vu/ContribAI
요약
ContribAI는 GitHub 오픈 소스 프로젝트를 자동으로 탐색, 분석하고 Pull Request(PR)를 제출하는 자율형 AI 에이전트입니다. 사용자는 CLI 또는 TUI를 통해 프로젝트 기여 과정을 자동화할 수 있으며, 다양한 프로그래밍 언어를 지원하는 AST 기반 분석 기능을 제공합니다.
핵심 포인트
- GitHub 저장소 탐색부터 분석, PR 제출 및 CI 대응까지의 전 과정을 자동화하는 자율형 에이전트
- tree-sitter 기반의 Deep AST 분석을 통해 Python, Rust, Go, C++ 등 다양한 언어 지원
- CLI, TUI(ratatui), 웹 대시보드 및 MCP 서버 등 다양한 인터페이스와 도구 제공
- Cron 스케줄러를 통한 정기적인 프로젝트 모니터링 및 기여 가능
GitHub의 오픈 소스 프로젝트를 탐색(discover), 분석(analyze)하고 Pull Request (PR)를 제출하는 자율형 AI 에이전트.
시작하기 (Getting Started) · 기능 (Features) · 명령어 (Commands) · 아키텍처 (Architecture) · 명예의 전당 (Hall of Fame)
한 번 설정해 두세요. 병합(merged)된 PR과 함께 아침을 맞이하세요.
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링크가 포함된 모든 PR에 대한 전체
명예의 전당 (Hall of Fame) → 를 확인하세요.
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│ 탐색 (Discovery) │────▶│ 분석 (Analysis) │────▶│ 생성기 (Generator) │────▶│ PR + CI │────▶│ 순찰 (Patrol) │
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# 소스에서 빌드 (권장)
git clone https://github.com/tang-vu/ContribAI.git && cd ContribAI
cargo install --path crates/contribai-rs
...
contribai init # 대화형 설정 마법사 (Interactive setup wizard)
contribai login # 인증 확인 + LLM 제공업체 전환
contribai hunt # 자율형: 탐색 → 분석 → PR
contribai target <repo_url> # 특정 저장소 타겟팅
contribai analyze <repo_url> # 드라이 런 (Dry-run) 분석 (PR 미제출)
...
📝 예시 config.yaml
git-hub:
token: "ghp_your_token" # 또는 GITHUB_TOKEN 환경 변수 설정
llm:
...
모든 옵션은 config.yaml.template을 참조하세요.
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| Deep AST (tree-sitter) | 대체 파서 (Fallback Parser) |
|---|---|
| Python · JavaScript · TypeScript · Go · Rust · Java | Kotlin → Java |
| C · C++ · Ruby · PHP · C# · HTML · CSS | Swift → Java · Vue/Svelte → HTML |
ContribAI는 CLI 또는 대화형 메뉴를 통해 사용할 수 있는 40개 이상의 명령어를 제공합니다.
🔥 탐색 및 기여 (Hunt & Contribute)
contribai hunt # 자율 탐색 + PR
contribai hunt --dry-run # 분석만 수행, PR 미제출
contribai run # 단일 파이프라인 실행
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📊 모니터링 및 통계 (Monitor & Stats)
contribai patrol # PR 리뷰에 대응
contribai status # PR 상태 테이블
contribai stats # 기여 통계
...
🖥️ 대화형 및 설정 (Interactive & Config)
contribai # 대화형 메뉴 (22개 항목)
contribai interactive # ratatui TUI 브라우저
contribai init # 설정 마법사
...
🌐 서버 및 도구 (Servers & Tools)
contribai web-server # :8787 에서 대시보드(Dashboard) 실행
contribai schedule # Cron 스케줄러 (Cron scheduler)
contribai mcp-server # MCP stdio 서버 (MCP stdio server)
...
ContribAI/
├── crates/contribai-rs/src/ ← Rust v6.8.0 (주요 언어)
│ ├── cli/ 40개 이상의 명령어 + ratatui TUI
...
🔧 기술 스택 (Tech Stack)
| 계층 (Layer) | 기술 (Technology) |
|---|---|
| 언어 (Language) | Rust 2021 (주요 언어), Python 3.11+ (레거시) |
| ... | |
전체 설계는 docs/system-architecture.md를 참조하세요. |
cargo test # 602개의 모든 테스트 실행
cargo test -- --nocapture # 표준 출력(stdout) 포함
cargo test ast_intel # AST 모듈 테스트만 실행
...
Claude Desktop 또는 Antigravity IDE를 위한 도구 제공자(tool provider)로 ContribAI를 사용하세요:
{
"mcpServers": {
"contribai": {
...
21개의 도구를 사용할 수 있습니다: 저장소 분석 (repo analysis), PR 관리 (PR management), GitHub 검색 (GitHub search), 이슈 해결 (issue solving), 메모리 쿼리 (memory queries) 등.
docker compose up -d dashboard # :8787 에서 대시보드 실행
docker compose run --rm runner run # 일회성 파이프라인 실행 (One-shot pipeline run)
docker compose up -d dashboard scheduler # 대시보드 + cron 스케줄러 실행
| 문서 (Document) | 설명 (Description) |
|---|---|
| Hall of Fame | 21개 이상의 저장소(repos)에서 10개 병합(merged) · 14개 종료(closed) |
| AGENTS.md | AI 에이전트 가이드 — 아키텍처 (architecture), 패턴 (patterns), CLI 참조 (CLI reference) |
| Deployment Guide | 설치 (Install), Docker, 설정 (config), 22개의 모든 CLI 명령어 |
| System Architecture | 파이프라인 (Pipeline), 미들웨어 (middleware), 이벤트 (events), LLM 라우팅 (LLM routing) |
| Codebase Summary | 모듈 맵 (Module map), 기술 스택 (tech stack), 데이터 구조 (data structures) |
| Project Roadmap | 버전 이력 (Version history) 및 향후 계획 (future plans) |
AGPL-3.0 + Commons Clause — 자세한 내용은 LICENSE를 참조하세요.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 GitHub AI Coding Assistants의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
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