展示 HN：我制作了一个用于代码审查的热图差异查看器。

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Show HN: I made a heatmap diff viewer for code reviews

热图根据每个差异行/令牌可能需要的人工关注程度进行颜色编码。与PR审查机器人不同，我们试图标记的不仅仅是“这是一个错误吗？”，而是“值得再看一眼吗？”（例如：硬编码的密钥、奇怪的加密模式、复杂的逻辑）。要试用它，请在任何GitHub拉取请求网址中将github.com替换为0github.com。在底层，我们将在虚拟机中克隆仓库，为每个差异启动gpt-5-codex，并要求它输出一个我们解析为彩色热图的JSON数据结构。

## 0github.com：AI驱动的代码审查热图 - 摘要 Lawrence Chen 创建了 0github.com，一个通过颜色编码拉取请求差异来增强代码审查的工具，基于所需的人工关注程度。它不仅仅标记潜在的错误，而是突出显示需要进一步审查的区域——例如复杂的逻辑、安全问题或不清晰的代码。用户只需在任何PR URL中将“github.com”前置“0”即可访问热图视图。该工具利用LLM分析每一行代码，并根据其感知的重要性分配颜色。虽然前景可期，但最初的担忧涉及所需的GitHub访问权限（现已针对公共仓库解决）和计算成本。开发者正在探索优化方案，例如缓存和与IDE集成，以实现更流畅的工作流程。讨论强调了潜在的改进，例如可定制的颜色方案、与现有安全分析工具的集成以及学习审查者的偏好。该项目是开源的（MIT许可证），并可在GitHub上找到：[https://github.com/manaflow-ai/cmux](https://github.com/manaflow-ai/cmux)。

Heatmap color-codes every diff line/token by how much human attention it probably needs. Unlike PR-review bots, we try to flag not just by “is it a bug?” but by “is it worth a second look?” (examples: hard-coded secret, weird crypto mode, gnarly logic).

To try it, replace github.com with 0github.com in any GitHub pull request url. Under the hood, we clone the repo into a VM, spin up gpt-5-codex for every diff, and ask it to output a JSON data structure that we parse into a colored heatmap.

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