Голем: как в нём устроен анализ кода

В прошлый раз я рассказал про Голема — кодинг-агента в Telegram. Сейчас хочу показать, что у него под капотом. А именно — как работает анализ кода.

Первая версия была примитивной: весь код летел в LLM, та читала и выдавала вердикт. Работало паршиво. LLM галлюцинировала про «обрезанные функции», жрала токены как не в себя, а если проект был больше пары файлов — просто захлёбывалась.

Нужно было что-то менять.

Гибридный анализ: четыре утилиты вместо одной LLM

Теперь перед тем, как отдать код модели, его прогоняют четыре статических анализатора:

bandit, ruff, semgrep, pip_audit = await asyncio.gather(
    run_bandit(project_dir),      # безопасность
    run_ruff(project_dir),        # стиль и баги
    run_semgrep(project_dir),     # глубокий анализ
    run_pip_audit(project_dir)    # зависимости
)

Каждая утилита отвечает за свою область:

• Bandit ищет уязвимости безопасности: SQL-инъекции, использование eval(), хардкод паролей.

• Ruff проверяет стиль и очевидные ошибки: неиспользуемые импорты, синтаксис, голые except.

• Semgrep находит сложные паттерны: XSS, утечки данных, опасную десериализацию.

• pip-audit сверяет зависимости с базой CVE и сообщает о дырявых пакетах.

Все четыре запускаются параллельно через asyncio.gather. На проекте среднего размера это занимает 10-15 секунд вместо 40-50 при последовательном запуске.

LLM получает только проблемные строки

Раньше модель получала первые 1000 символов из каждого файла. Это приводило к двум проблемам: дикий перерасход токенов и галлюцинации. LLM видела обрывок функции и думала, что код незавершённый.

Теперь всё иначе. Анализаторы возвращают конкретные проблемные строки, и модель получает только их с контекстом в 3-4 строки вокруг:

# main.py:42 — Bandit HIGH
query = f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_input}"  # SQL-инъекция

Результат:

• Расход токенов сократился в 10 раз.

• Галлюцинации про «незавершённый код» исчезли полностью.

• Анализ работает одинаково быстро на проекте из 10 файлов и из 500.

Асинхронный режим

ZIP-архивы и GitHub-репозитории анализируются в фоне. Пользователь отправляет файл и сразу получает ответ «анализ запущен», а результат приходит отдельным сообщением через минуту-две. Бот не висит, можно продолжать с ним работать.

asyncio.create_task(
    _analyze_directory_async(context, temp_dir, source, llm, user_id)
)
await update.message.reply_text("🔍 Анализ запущен в фоне")

Что дальше

Сейчас Голем умеет анализировать только Python-проекты. В ближайших планах:

• Поддержка JavaScript/TypeScript (ESLint + npm audit)

• Поддержка Go (golangci-lint + govulncheck)

• Поддержка Rust (clipp +cargo-audit )

Также хочу добавить команду /fix — автоматическое исправление проблем, которые находит Ruff. Часть ошибок можно починить без участия человека, и Голем будет делать это сам.

Попробовать

Бот живёт в Telegram: @Golem666bot
Там же можно посмотреть другие проекты и следить за разработкой: @system_develope