L’article présente la création d’un assistant de code review basé sur l’IA, spécialisé dans le projet Symfony, en combinant PHP, Ollama et Qdrant. L’idée centrale est d’exploiter les milliers de retours historiques de la communauté Symfony pour générer des critiques de code plus pertinentes et adaptées, plutôt que des conseils génériques. L’auteur a développé un système utilisant une recherche sémantique (RAG) pour analyser les pull requests et les commentaires des contributeurs expérimentés, comme stof ou Nicolas Grekas, afin d’offrir des retours ciblés.

L’outil, nommé Symfony Reviewer MCP, repose sur une architecture en deux parties : un pipeline de génération de données vectorielles (à partir des archives GitHub) et un serveur MCP exposant ces données via une interface standardisée. L’indexation a été réalisée localement avec Ollama (modèle embeddinggemma-300m) et Qdrant, sans recourir à un GPU, au prix d’un temps de traitement long mais économiquement acceptable. L’application est développée en PHP 8.5 et Symfony 8.1, démontrant une approche pragmatique pour intégrer l’IA dans des workflows de développement existants.