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AI 应用 · AI 工具 · 开发者工具Tetriz Engineering Intelligence

入馆:2026 年 10 月 22 日

Tetriz Engineering Intelligence

分析 AI 编程会话、PR 和 issue 的 Go 工具库,帮团队看清 AI 写的代码占多少、用在什么工作上。

创作者
Workloom Solutions Private Limited(GitHub 组织 tetriz-ai)
价格
尚未确认
查看作品与来源 ↗

它是什么

Tetriz Engineering Intelligence 是 Workloom Solutions 以 tetriz-ai 名义开源的 Go 工具库,用来分析工程团队的数据:AI 编程会话记录、PR、issue、代码改动和分支。仓库一共 10 个包,其中 9 个在本机离线做固定规则的统计。第 10 个包 prworktype 给 PR 分类,判断这是修 bug、加功能还是别的工作,按“规则 → 本地小模型 MiniLM 向量 → 可选大模型”逐层判断,没把握时宁可不答。它特别的地方是把 AI 能做的部分和纯统计的部分分得很清楚,团队可以只用离线部分。作者在贡献者文件里写明,这个仓库的代码用了 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini 和 Kiro 等 AI 编程代理。

适合谁:想衡量团队用 AI 写代码效果的工程负责人和平台工程师;不写代码的读者用不上。

使用前提:需要 Go 1.25.2 以上,要以代码库的方式接进你自己的程序,没有现成的网页面板。用 prworktype 还要 Python 3.10 以上或 Docker,第一次准备约 1 GB 的依赖,作者估计要 10 到 60 分钟。开启大模型分类后,PR 的文件列表和正文会发给你配置的模型服务(可以是本地的 Ollama,也可以是 OpenAI、Gemini 等云服务),费用由你自己的账户付。AIDLC 分类功能会把条目名称和描述发给 Gemini,作者在发送前做了脱敏,但说明这不能保证没有泄漏。公司代码和员工会话记录很敏感,统计结果和示例里的投入产出数字不能当作评价员工能力的定论。代码按 MIT 许可开源。

以上根据项目公开说明整理,本站没有实际测试。

来源

https://github.com/tetriz-ai/tetriz-engineering-intelligence ↗
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