主要观点：

• 随着团队扩大和代码库增长，维护代码质量是常见问题，手动代码审查会造成开发瓶颈。
• 提出实施一个基于 AI 的代码审查助手，从 GitHub 获取数据，用本地的 qwen2.5-coder 模型审查代码并将评论返回 GitHub。
• 详细介绍了实现过程，包括设置 Ollama 本地环境、搭建 Flask 应用、实现评论管理系统、用户界面以及模型微调等。

关键信息：

• 开发团队面临延迟审查、标准不一致、上下文切换和学习曲线等问题，促使构建解决方案。
• 搭建的基于 Flask 的 Web 应用作为 GitHub 和本地 LLM 模型的桥梁，包含多个核心组件。
• 详细说明了设置 Ollama 本地环境的步骤和相关命令，以及 Flask 应用中各功能函数的实现。
• 介绍了评论管理系统的存储和同步机制，以及用户界面的构建。
• 阐述了模型微调的过程，包括导出训练数据、使用 Unsloth 进行微调以及将微调后的模型导入 Ollama 等。

重要细节：

• 以个人经历说明简单缺失的空检查导致生产中的级联错误和数据损坏。
• 展示了 GitHub 集成、Flask 应用、Ollama 集成、Monaco 编辑器 UI 和评论数据库等的具体实现细节和代码示例。
• 强调在没有足够数据时可参考相关步骤进行模型微调，最后可将微调后的模型用于应用中。