我想要使用github上面的action然后自动自我编译，自行进行改善代码，通过调用硅基流动的模型api来完成自我迭代完善，需求和功能就来自github的仓库中的issue

openai回答的

这是一个非常有趣的需求！你希望通过 GitHub Actions 实现一个自动化的流程，能够完成以下任务：

自动编译和测试代码：每次代码更新时，GitHub Actions 自动运行编译和测试任务。
调用硅基流动（例如 Ollama 或类似的 AI 模型 API）：通过 AI 模型对代码进行分析和改进建议。
根据 GitHub 仓库中的 Issues 提取需求：自动从 Issues 中解析需求，并将其作为开发目标。
自我迭代：根据 AI 模型的建议，自动更新代码并提交到仓库。
使用 Markdown 输出：生成改进报告或日志，并以 Markdown 格式记录到仓库中（例如 README 或 CHANGELOG 文件）。

以下是一个实现此流程的思路和示例代码：

1. GitHub Actions 工作流程文件

创建一个 GitHub Actions 配置文件，放在 .github/workflows/self_improve.yml 中：

name: Self-Improving Code Workflow

on:
  push:
    branches:
      - main
  workflow_dispatch:

jobs:
  self-improve:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
    # Step 1: 检出代码
    - name: Checkout code
      uses: actions/checkout@v3

    # Step 2: 安装依赖（根据你的项目语言调整）
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v4
      with:
        python-version: '3.9'

    - name: Install dependencies
      run: |
        pip install -r requirements.txt

    # Step 3: 提取 GitHub Issues 中的需求
    - name: Extract Issues
      id: extract_issues
      run: |
        python scripts/extract_issues.py
      env:
        GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}

    # Step 4: 调用 AI 模型 API 进行代码分析和改进建议
    - name: Analyze and improve code
      id: ai_analysis
      run: |
        python scripts/ai_improve_code.py
      env:
        MODEL_API_KEY: ${{ secrets.MODEL_API_KEY }}

    # Step 5: 生成 Markdown 报告
    - name: Generate Markdown Report
      run: |
        python scripts/generate_report.py

    # Step 6: 提交改进后的代码和报告
    - name: Commit changes
      run: |
        git config --local user.email "action@github.com"
        git config --local user.name "GitHub Action"
        git add .
        git commit -m "Auto-improved code and updated report"
        git push
      env:
        GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}

2. 提取 GitHub Issues 的脚本

创建一个脚本 scripts/extract_issues.py，用于从 GitHub Issues 中提取需求：

import requests
import os

GITHUB_API_URL = "https://api.github.com"
REPO = "your_username/your_repo"  # 替换为你的仓库名
TOKEN = os.getenv("GITHUB_TOKEN")

def get_issues():
    url = f"{GITHUB_API_URL}/repos/{REPO}/issues"
    headers = {"Authorization": f"token {TOKEN}"}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

def extract_requirements(issues):
    requirements = []
    for issue in issues:
        if not issue.get("pull_request"):  # 排除 PR
            requirements.append(f"- {issue['title']}: {issue['body']}")
    return requirements

if __name__ == "__main__":
    issues = get_issues()
    requirements = extract_requirements(issues)
    with open("requirements.md", "w") as f:
        f.write("# Extracted Requirements\n\n")
        f.write("\n".join(requirements))

3. 调用 AI 模型 API 的脚本

创建一个脚本 scripts/ai_improve_code.py，用于调用硅基流动模型 API 对代码进行分析和改进：

import requests
import os

API_URL = "https://api.siliconbasedflow.com/v1/improve"  # 替换为实际的 API 地址
API_KEY = os.getenv("MODEL_API_KEY")

def improve_code():
    with open("main.py", "r") as f:  # 替换为你的主代码文件
        code = f.read()

    payload = {
        "code": code,
        "instructions": "Analyze the code and suggest improvements based on the extracted requirements."
    }
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    response = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

if __name__ == "__main__":
    suggestions = improve_code()
    with open("improved_code.py", "w") as f:
        f.write(suggestions["improved_code"])  # 假设返回 JSON 包含改进后的代码
    with open("suggestions.md", "w") as f:
        f.write("# AI Suggestions\n\n")
        f.write(suggestions["suggestions"])  # 假设返回 JSON 包含改进建议

4. 生成 Markdown 报告的脚本

创建一个脚本 scripts/generate_report.py，用于生成 Markdown 格式的改进报告：

import os

def generate_report():
    with open("requirements.md", "r") as req_file:
        requirements = req_file.read()
    with open("suggestions.md", "r") as sug_file:
        suggestions = sug_file.read()

    report = f"""
# Self-Improvement Report

## Extracted Requirements
{requirements}

## AI Suggestions
{suggestions}
"""
    with open("REPORT.md", "w") as report_file:
        report_file.write(report)

if __name__ == "__main__":
    generate_report()

5. 项目结构

确保你的项目结构如下：

your_repo/
├── .github/
│   └── workflows/
│       └── self_improve.yml
├── scripts/
│   ├── extract_issues.py
│   ├── ai_improve_code.py
│   └── generate_report.py
├── main.py  # 主代码文件
├── requirements.txt

6. 配置 Secrets

在 GitHub 仓库的设置中添加以下 Secrets：

GITHUB_TOKEN: 用于访问 GitHub API。
MODEL_API_KEY: 用于访问硅基流动模型 API。

7. 效果

每次推送代码到主分支，GitHub Actions 会自动运行。
它会提取 Issues 中的需求，调用 AI 模型改进代码，生成 Markdown 报告，并将改进后的代码和报告推送回仓库。

如果有其他需求或细节需要调整，请随时告诉我！ 😊

我想要使用github上面的action然后自动自我编译，自行进行改善代码，通过调用硅基流动的模型api来完成自我迭代完善，需求和功能就来自github的仓库中的issue

下面是DeepSeek回答的

要实现通过 GitHub Actions 自动调用硅基流动（或其他 AI 模型 API）来改进代码并自我迭代，这是一个非常前沿且具有挑战性的想法。下面是一个完整的实现方案框架：

系统设计架构

触发机制：监听仓库的 Issue 创建/评论事件
AI 处理核心：调用硅基流动 API 分析问题并生成代码
安全验证：代码审核和测试流程
自动提交：通过分支或直接提交改进

具体实现步骤

1. 准备阶段

# .github/workflows/ai_self_improvement.yml
name: AI Self-Improvement System

on:
  issues:
    types: [opened, edited]
  pull_request:
    types: [opened, synchronize]

2. 配置 API 密钥

在仓库 Settings → Secrets 添加：

SILICONFLOW_API_KEY
GH_TOKEN (用于自动提交代码的权限)

3. 核心 Action 实现

jobs:
  analyze_and_improve:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - name: Checkout code
      uses: actions/checkout@v4
      
    - name: Analyze Issue
      id: analyze
      run: |
        # 使用curl调用硅基流动API
        RESPONSE=$(curl -X POST "https://api.siliconflow.ai/v1/chat" \
          -H "Authorization: Bearer ${{ secrets.SILICONFLOW_API_KEY }}" \
          -d '{
            "issue": "${{ github.event.issue.title }}",
            "code": "$(find . -type f -name '*.py' | xargs head -c 1000)"
          }')
        
        # 提取AI生成的代码建议
        SUGGESTION=$(echo $RESPONSE | jq -r '.suggestion')
        echo "suggestion=$SUGGESTION" >> $GITHUB_OUTPUT

4. 自动提交改进

    - name: Create Improvement Branch
      if: steps.analyze.outputs.suggestion != ''
      run: |
        git config --global user.name "AI Improver"
        git config --global user.email "ai@example.com"
        git checkout -b "ai-improvement-${{ github.run_id }}"
        
        # 应用AI建议
        echo "${{ steps.analyze.outputs.suggestion }}" >> improved_code.py
        
        git add .
        git commit -m "AI improvement for #${{ github.event.issue.number }}"
        git push origin HEAD

5. 创建PR（可选）

    - name: Create Pull Request
      uses: peter-evans/create-pull-request@v5
      with:
        token: ${{ secrets.GH_TOKEN }}
        title: "AI Improvement: ${{ github.event.issue.title }}"
        body: "Automated improvement for #${{ github.event.issue.number }}"
        branch: "ai-improvement-${{ github.run_id }}"

关键增强功能

代码验证层（重要安全措施）：

    - name: Run Tests
      run: |
        pytest  # 确保AI修改不破坏现有功能
      continue-on-error: true
      
    - name: Verify Changes
      if: failure()
      run: |
        echo "AI suggestion caused test failures" >> $GITHUB_STEP_SUMMARY
        exit 1

多轮对话系统：

# 在分析步骤中使用对话历史
conversation = [
    {"role": "system", "content": "你是一个资深代码优化AI"},
    {"role": "user", "content": f"Issue内容: {issue_text}"},
    {"role": "assistant", "content": "我已分析问题，建议..."}
]

版本控制策略：

为每个AI修改创建独立分支
保留原始git blame信息
使用[skip ci]避免循环触发

安全注意事项

代码审核机制：

# 要求至少一个人类审核者
- name: Require Review
  if: github.actor == 'ai-improver-bot'
  run: |
    echo "REVIEWERS=team-lead" >> $GITHUB_ENV

执行限制：

# 只允许在特定文件上操作
paths:
  - 'src/**'
  - '!src/core/security/**'

API调用限制：

# 实现速率限制
import time
last_call = 0

def safe_call_api():
    global last_call
    if time.time() - last_call < 5:
        time.sleep(5 - (time.time() - last_call))
    last_call = time.time()
    # 调用API...

扩展可能性

知识库集成：

- name: Retrieve Context
  run: |
    # 从项目文档中提取上下文
    DOCS_CONTEXT=$(find docs -type f -exec grep -l "相关关键词" {} \; | xargs cat)
    echo "docs_context=$DOCS_CONTEXT" >> $GITHUB_OUTPUT

多模型投票系统：

# 调用多个API进行比较
models = ['siliconflow', 'openai', 'claude']
results = [query_model(m) for m in models]
best_code = vote_best_solution(results)

性能监控：

- name: Benchmark
  run: |
    hyperfine --export-json benchmark.json 'python original.py' 'python improved.py'
    # 上传结果到监控系统

完整示例工作流

参见：AI Self-Improvement Template

这个方案需要根据实际API接口和项目需求进行调整，特别是：

硅基流动API的实际请求/响应格式
项目的测试框架要求
团队的代码审查流程

建议先从少量文件开始试点，逐步扩大范围。同时建议设置人工审核环节，避免不可控的自动修改。