AI Algorithm Mentor – GitHub Action, das Algorithmus-Lösungen automatisch überprüft

AI Algorithm Mentor — GitHub Action, das Algorithmus-Lösungen automatisch überprüft

Wenn man ein Algorithmusproblem löst und anschließend committet, analysiert diese KI-basierte Code-Review-GitHub-Action gemeinsam die Aufgabenstellung + den eigenen Code und hinterlässt wie ein Coach Kommentare dazu, „warum diese Lösung korrekt ist / warum sie langsam ist / welche Verbesserungsmöglichkeiten es gibt“.

In welchen Situationen ist das nützlich?

• Wenn man Coding-Tests/Algorithmen alleine lernt und das Gefühl hat, dass „Feedback fehlt“
• Wenn die Lösung zwar korrekt ist, man sie aber unter dem Gesichtspunkt von Zeitkomplexität, Edge Cases und einer saubereren Implementierung überprüfen möchte
• Wenn man Problemlösungen kontinuierlich im Repository hochladen und dabei automatisch Retrospektiven (Feedback-Logs) ansammeln möchte

Kernidee (Funktionsweise)

1. In den Kommentar der ersten Zeile der Lösungsdatei wird die Problem-URL eingetragen.
2. Bei einem Push erkennt die Action diese URL, crawlt die Online-Judge-Seite (Titel/Beschreibung/Ein- und Ausgabe/Beispiele usw.)
3. und ein LLM analysiert sie zusammen mit dem Code.
4. Das Ergebnis wird anschließend automatisch als Commit-Kommentar veröffentlicht.

Hauptfunktionen

• Intelligente Code-Analyse

  • Automatische Erkennung von Anforderungen/Einschränkungen der Aufgabe
  • Analyse der Zeit-/Speicherkomplexität und Optimierungsvorschläge
  • Vorschläge zur Verbesserung von Lesbarkeit/Konventionen
  • Struktur eines auf CrewAI basierenden „Algorithmus-Review-Agenten“

• Automatische Online-Judge-Erkennung & Crawling

  • Automatische Erkennung der Plattform über die Problem-URL im Kommentar der ersten Dateizeile
  • Automatisches Sammeln der benötigten Informationen von der Problemseite

• Gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Dateien

  • Asynchrone Parallelverarbeitung mehrerer Lösungsdateien

• Unterstützte Plattformen

  • Baekjoon, LeetCode, Programmers

• Unterstützung für mehrere LLM-Anbieter/Modelle

  • Multi-Provider-Konfiguration wie OpenAI / Google (Gemini) / Anthropic (Claude) usw. (auf LiteLLM-Basis) ([GitHub][1])

• Mehrsprachige Reviews

  • Sprache der Review-Antwort auswählbar

Verwendung (Kurzfassung)

• API-Schlüssel (z. B. GEMINI_API_KEY oder OPENAI_API_KEY) in den Repository-Secrets eintragen
• Im Workflow choam2426/AI-Algorithm-Mentor@v5 verwenden
• Wenn man lediglich den Problem-URL-Kommentar in der ersten Zeile der Lösungsdatei einhält, werden ab dann bei jedem Commit automatisch Reviews hinzugefügt.

Lizenz / Spezifikation

• MIT License
• Python 3.13+

---