Skip to content
KitploitKITPLOIT
أدواتعمليات الاستغلالالمدونة
Log in
إرسال
أدواتعمليات الاستغلالالمدونة
إرسال

أدوات الاختراق واختبار الاختراق والأمن السيبراني لترسانتك الأمنية!

Kitploit هو دليل لأدوات الاختراق والأمن السيبراني واختبار الاختراق. اكتشف آخر تحديثات المشاريع للعثور على الثغرات وتحليل الأنظمة وأتمتة الاختبارات وتعزيز أمنك.

··الخلاصات·اتصال·الخصوصية·© 2026 Kitploit

دليل الأدوات

الفئات

عرض جميع الفئات
Loading categories
ai-code-review — أداة CLI مدعومة بالذكاء الاصطناعي تراجع الكود بحثًا عن الثغرات الأمنية والأخطاء والأنماط المعاكسة باستخدام نماذج اللغات الكبيرة. تدعم المزودين المحليين والسحابيين، وgit diffs، والتكامل مع CI/CD. | Kitploit
أدوات/GitHubGitHub/jaydendancer12/ai-code-review
تحليل الشفرة الثابت (SAST)تحليل الثغرات الأمنيةتحليل الكودالبرمجة النصية والأتمتةDevSecOpsالتعلم والتعليممسارات ودورات التعلمأمن الذكاء الاصطناعي

الأكثر شعبية

عرض الكل →

اكتشف الأدوات الأكثر استخدامًا من قبل مجتمعنا.

استكشف جميع الأدوات

تصفح مجموعتنا من الأدوات

عرض جميع الأدوات →
مشاركة
GitHub
jaydendancer12/ai-code-review

ai-code-review

أداة CLI مدعومة بالذكاء الاصطناعي تراجع الكود بحثًا عن الثغرات الأمنية والأخطاء والأنماط المعاكسة باستخدام نماذج اللغات الكبيرة. تدعم المزودين المحليين والسحابيين، وgit diffs، والتكامل مع CI/CD.

عرض المستودع
325منذ 7 أشهرلم تتم المراجعة بعد

🔍 codereview

مراجعة الكود المدعومة بالذكاء الاصطناعي في الطرفية الخاصة بك.

أمر واحد. تغذية راجعة فورية. يكتشف الثغرات الأمنية، الأخطاء، والأنماط السيئة قبل أن تصل إلى الإنتاج.

Python License: MIT Tests

تثبيت · البدء السريع · الاستخدام · المزوّدون · المساهمة


ما الذي يفعله

يرسل codereview الكود الخاص بك إلى LLM ويعيد مراجعة منظمة وملونة مباشرة في الطرفية الخاصة بك — مع تصنيفات الشدة وإشارات الأسطر واقتراحات إصلاح ملموسة.

لا متصفح. لا حاجة لـ PR. لا انتظار لزملاء الفريق. فقط:

codereview app.py

اكتشاف ثغرات أمنية حقيقية — حصلت على 2/10

bad-code-review

مراجعة الكود المصدر الخاص به — حصلت على 9/10

self-review

لماذا

  • المطورون المنفردون — احصل على زوج إضافي من العيون دون انتظار أحد
  • فحص ما قبل الالتزام — اكتشف الأخطاء قبل أن تصل إلى طلب السحب
  • أداة تعلم — افهم لماذا الكود مشكوك فيه، وليس فقط أنه مشكوك فيه
  • تكامل CI — أضفه إلى سير عملك للفحص الآلي
  • مجاني — يعمل مع Groq (الطبقة المجانية، بدون بطاقة ائتمان) أو بالكامل دون اتصال باستخدام Ollama

ما يكتشفه

الشدةما يجدهمثال
🔴 حرجةثغرات أمنية، فقدان بيانات، أعطالحقن SQL، eval() على إدخال المستخدم، أسرار مشفرة في الكود
🟡 تحذيرأخطاء، معالجة مفقودة للأخطاء، ظروف تسابققسمة على صفر، استثناءات غير معالجة، تسرب الموارد
🔵 معلومةتحسينات أداء، أنماط أفضلتخصيصات غير ضرورية، تخزين مؤقت مفقود، استعلامات N+1
⚪ أسلوبالتسمية، التنسيق، التوثيقتوثيق مفقود، تسمية غير متناسقة، كود ميت

التثبيت

من المصدر (موصى به)

git clone https://github.com/jaydendancer12/ai-code-review.git
cd ai-code-review
./install.sh

أو يدويًا:

git clone https://github.com/jaydendancer12/ai-code-review.git
cd ai-code-review
pip install -e .

يتم تثبيت جميع التبعيات (rich, requests) تلقائيًا. لا شيء آخر لتكوينه.


البدء السريع (مجاني، 60 ثانية)

يحتاج codereview إلى LLM لتحليل الكود الخاص بك. أسرع خيار مجاني هو Groq — بدون بطاقة ائتمان، لا نسخة تجريبية، مجاني فقط.

الخطوة 1 — احصل على مفتاح API مجاني

  1. اذهب إلى console.groq.com
  2. سجل الدخول باستخدام Google أو GitHub (يستغرق 30 ثانية)
  3. انقر على API Keys ثم Create API Key
  4. انسخ المفتاح (يبدأ بـ gsk_)

الخطوة 2 — عيّن مفتاحك

export GROQ_API_KEY="gsk_your_key_here"

لجعله دائمًا (حتى لا تضطر لتعيينه في كل جلسة طرفية):

# لـ zsh (الافتراضي على Mac)
echo 'export GROQ_API_KEY="gsk_your_key_here"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

# لـ bash (الافتراضي على Linux)
echo 'export GROQ_API_KEY="gsk_your_key_here"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

الخطوة 3 — التهيئة

codereview --init groq

الخطوة 4 — مراجعة الكود

codereview yourfile.py

هذا كل شيء. أنت تقوم بمراجعات كود بالذكاء الاصطناعي.

هل هذه أول مرة تشغله؟ فقط اكتب codereview بدون وسائط وسيرشدك خلال الإعداد بالكامل.


الاستخدام

مراجعة ملف

codereview app.py

مراجعة ملفات متعددة

codereview src/auth.py src/db.py src/api.py

مراجعة التغييرات المُعدّة في git (قبل الالتزام)

git add .
codereview --staged

مراجعة آخر N من الالتزامات

codereview --last 3

مراجعة الفرق بين الفروع

codereview --diff origin/main

تمرير الكود عبر الإدخال القياسي

cat suspicious_code.py | codereview --stdin

استخدام نموذج معين

codereview app.py --model gpt-4

استخدام مزوّد معين لمراجعة واحدة

codereview app.py --provider ollama

عرض تعليمات الإعداد

codereview --setup

المزوّدون

يعمل codereview مع أي واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI. اختر ما يناسبك:

⚡ Groq (موصى به — مجاني، سريع)

export GROQ_API_KEY="gsk_your_key_here"
codereview --init groq
  • التكلفة: طبقة مجانية، بدون بطاقة ائتمان
  • السرعة: أسرع استنتاج متاح
  • النموذج: Llama 3.3 70B
  • احصل على مفتاح: console.groq.com

🏠 Ollama (مجاني، بالكامل دون اتصال)

# 1. تثبيت Ollama
# Mac: قم بالتحميل من https://ollama.com
# Linux: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 2. سحب نموذج
ollama pull llama3

# 3. تشغيل الخادم
ollama serve

# 4. التهيئة (لا حاجة لمفتاح API)
codereview --init ollama
  • التكلفة: مجاني للأبد
  • السرعة: يعتمد على أجهزتك
  • الخصوصية: الكود لا يغادر جهازك أبدًا
  • النموذج: أي نموذج يدعمه Ollama

🧠 OpenAI

export OPENAI_API_KEY="sk-..."
codereview --init openai
  • التكلفة: الدفع لكل رمز مميز
  • النموذج: GPT-3.5 Turbo (افتراضي)، GPT-4 مع --model gpt-4
  • احصل على مفتاح: platform.openai.com

🔮 Anthropic

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
codereview --init anthropic
  • التكلفة: الدفع لكل رمز مميز
  • النموذج: Claude 3 Haiku (افتراضي)
  • احصل على مفتاح: console.anthropic.com

الإعدادات

يتم تخزين الإعدادات في ~/.codereview/config.json:

{
  "provider": "groq",
  "model": "llama-3.3-70b-versatile",
  "base_url": "https://api.groq.com/openai/v1",
  "max_tokens": 2048,
  "temperature": 0.2
}

لا يتم تخزين مفاتيح API مطلقًا في ملف الإعدادات. يتم قراءتها من متغيرات البيئة فقط.

تجاوز أي شيء عبر متغيرات البيئة

export CODEREVIEW_API_KEY="any-key"     # تجاوز شامل
export CODEREVIEW_MODEL="gpt-4"         # تجاوز النموذج

تجاوز عبر خيارات سطر الأوامر

codereview app.py --model gpt-4 --provider openai

كيف يعمل

الكود الخاص بك  -->  واجهة سطر الأوامر لـ codereview  -->  LLM API  -->  مخرجات طرفية منظمة
(ملف/فرق)      (منشئ الاستفسار)        (أي مزوّد)        (نتائج ملونة)
  1. الإدخال — يقرأ codereview ملفك، فرق git، التغييرات المُعدّة، أو الإدخال القياسي
  2. الاستفسار — ينشئ استفسار مراجعة مركّز مع قواعد صارمة لمنع المشكلات المتخيلة
  3. LLM — يُرسل إلى أي واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI (Groq، OpenAI، Anthropic، Ollama)
  4. التحليل — يستخرج JSON منظم من استجابة LLM
  5. العرض — يُظهر النتائج الملونة والمصنفة حسب الشدة في الطرفية الخاصة بك

ما يجعل هذا مختلفًا عن ChatGPT

  • مخرجات منظمة — تصنيفات شدة، مراجع ملفات، اقتراحات ملموسة
  • لا تخيلات — هندسة الاستفسار تضمن أن LLM يحدد فقط المشكلات التي يمكنه رؤيتها في الكود الخاص بك
  • يعمل على الفروق — راجع فقط ما تغير، وليس قاعدة الكود بأكملها
  • أمر واحد — لا حاجة للنسخ واللصق في المتصفح
  • قابلية التشغيل دون اتصال — يعمل مع Ollama، الكود الخاص بك لا يغادر جهازك أبدًا
  • مجاني — لا حاجة لاشتراك

أمثلة

تدقيق أمني لملف مشبوه

$ codereview api/auth.py

النتيجة: 3/10

🔴 حرجة — سر JWT مشفر في الكود
   المفتاح السري مشفر في الكود في السطر 12.
   الاقتراح: استخدم متغير بيئة: os.environ["JWT_SECRET"]

🔴 حرجة — لا تجزئة لكلمة المرور
   كلمات المرور مخزنة بنص عادي في السطر 34.
   الاقتراح: استخدم bcrypt: bcrypt.hashpw(password, bcrypt.gensalt())

🟡 تحذير — الرمز المميز لا ينتهي صلاحيته أبدًا
   رموز JWT لا تحتوي على تاريخ انتهاء.
   الاقتراح: أضف مطلب exp مع timedelta

مراجعة ما قبل الالتزام للتغييرات المُعدّة

$ git add .
$ codereview --staged

النتيجة: 8/10
تنزيل الأداة