什么是 AI 代码审查？

AI 代码审查涉及使用人工智能工具和技术，辅助评估代码的质量、风格和功能性。这一自动化过程使用机器学习模型来识别与编码标准不一致的地方，并检测安全问题和漏洞。

AI 代码审查工具通常会提供建议甚至自动修复，帮助开发者节省时间并提高代码质量。它们可以嵌入集成开发环境 (IDE) 和版本控制系统，以促进持续集成与持续交付 (CI/CD) 实践。

代码审查是 软件开发流程中必不可少的一环。软件工程团队中的开发者互相审查彼此的工作，提出增强代码可读性和可维护性的方法。这有助于提升代码质量，并培养协作和持续改进的文化。

生成式 AI 可以自动化并增强传统代码审查的机制。它能快速处理海量代码和持续不断的 拉取请求 (PR)，标记出人类审查者可能忽略的细微缺陷。开发者可以将更多时间和精力用于修复问题，而非查找缺陷。

大多数 AI 代码审查系统由基于源代码训练的大语言模型 (LLM) 驱动。它们帮助将人工审查转变为自动化工作流。

AI 代码审查流程通常遵循以下步骤：

• 训练模型

• 理解语义

• 分析代码

• 生成建议

• 适应用户反馈

LLM 基于使用多种编程语言编写的大量代码库进行训练。这些模型学会识别代码中可能预示问题或低效之处的模式。训练过程使模型具备区分良好与不良编码实践的能力，从而在遇到新代码时能够发现这些问题。

生成式 AI 模型还利用自然语言处理技术来解析不同的代码元素，如函数定义、行内注释和变量名，并判断它们之间的关系以推断意图。这使得 LLM 能够超越语法，理解复杂代码变更和依赖关系背后的含义，从而识别出更细微的问题，并生成可能与代码预期行为或目的相符的修改建议。

AI 辅助的代码审查可以成为持续集成流水线的一部分，通过设置 webhook，当开发者提交代码更改、打开新的拉取请求或更新现有 PR 时，自动触发审查过程。然后，AI 代码审查工具会检查差异（类似于 Microsoft Word 中的“修订”功能或 Google Docs 中的“建议”模式，用于突出显示代码更改）以及周围代码。有些工具提供 IDE 扩展或插件，在开发者编写代码时进行实时分析，让他们保持心流状态。

许多人工智能驱动的代码审查平台会首先执行静态代码分析。这包括运行可检测格式和风格问题的代码检查工具（linter），或运行可检查代码仓库中潜在缺陷、代码异味和安全问题的自动扫描程序。静态代码分析工具通常依赖预定义的规则进行检查，其结果可为 AI 代码审查建立基线。

分析完成后，AI 代码审查工具会精准定位问题，并给出修复和改进建议。它们通常会解释其建议背后的原因。

LLM 通常具备根据用户反馈进行自适应和改进的机制。开发者可以采纳并实施 AI 生成的建议，也可以拒绝它们，这有助于模型不断优化自身的理解，并随着时间的推移提升输出质量。

AI 辅助的代码审查为组织及其开发团队带来以下好处：

• 更出色的错误检测

• 一致性

• 高效率

• 提高开发者生产力

人工智能驱动的代码审查工具能非常有效地发现人工审查可能遗漏的细微缺陷。而且，一些系统能实时定位问题，使得错误检测成为一种主动而非被动的举措。

冗长的 PR 审查队列、快速发布以及浏览大型代码库可能导致开发者疲劳，进而造成审查结果不一致。AI 无论代码量大小都能进行分析，有助于在整个代码仓库中推行统一的编码风格、标准和最佳实践。

AI 驱动的代码审查有助于缩短开发周期。人工审查者可能需要花费一小时查找缺陷，而 AI 驱动的工具只需几分钟，这反过来能带来更快的反馈循环，并将更多时间用于修复问题而非识别问题。这种“左移”方法能在问题进入拉取请求之前就将其捕获，减少返工，防止代价高昂的事故蔓延到生产环境。

借助 AI 工具自动完成重复性检查，开发者可以将精力集中在解决更复杂的任务上。这些工具还使人工审查者能够专注于架构、设计、边缘情况和安全考量，而非语法问题。

以下是软件开发团队在将 AI 集成到代码审查流程时可能遇到的一些挑战：

• 假阳性和假阴性

• 了解背景的局限性

• 过度依赖

AI 代码审查系统可能产生误报，即错误地将代码标记为有问题，也可能出现漏报，即遗漏实际缺陷。这些不准确的情况可能使代码审查流程复杂化，导致在不必要的修复上浪费时间，或因未处理的问题而增加技术债务。

提供自定义规则来规定可接受的模式，有助于防止误报。测试（包括单元测试、静态应用程序安全测试和动态应用程序安全测试）对于捕获任何遗漏的错误仍然至关重要。

开发者必须将 AI 代码审查工具的输出视为仍需人工验证的建议。团队还必须监控这些工具的性能，如果它们持续产生较高的误报率和漏报率，就要考虑重新训练它们。

AI 工具常常难以把握项目的具体上下文，包括 API 和框架的复杂细节、复杂的业务逻辑、特定领域的场景、边缘情况和整体架构。这种上下文理解的缺乏可能导致代码质量验证不充分，错失优化机会。

基于企业自身的代码库进行微调，有助于提高上下文感知能力和特定领域的推理能力。团队还可以考虑为  AI 智能体使用检索增强生成 (RAG) 或模型上下文协议 (MCP)。RAG 和 MCP 允许模型连接并访问相关文件和最新资源，例如 API 和技术文档、业务逻辑规范、安全编码标准以及软件架构图和流程图。这些资源可为 AI 代码审查提供额外的上下文。

开发者可能过度依赖 AI 工具来简化代码审查流程，从而导致对专业知识和批判性思维的重视程度下降。这种依赖可能导致技术债务未经审查，因为开发者会忽略那些需要人工监督的更深层次问题。

克服这一挑战的一种方法是制定明确的政策，规范在代码审查中负责任地使用 AI。组织必须设定界限以防止任何滥用，并努力在质量与速度之间取得平衡。团队还必须牢记，人的因素仍然是代码审查中最重要的因素，AI 只是在增强这一过程。

AI 代码审查可以通过帮助团队保持高代码质量和效率，显著增强软件开发过程。以下是将 AI 驱动工具有效集成到企业代码审查工作流中的一些通用步骤：

1. 选择合适的 AI 代码审查工具： 首先，选择一个适合组织需求的 AI 代码审查工具。许多流行的选项提供各种功能，包括支持多种编程语言以及与现有工作流的集成。组织必须寻找能够提供代码质量评估指标的工具，例如代码复杂度、重复率和对编码标准的遵守情况。这些指标有助于组织为其代码审查流程设定基准。
    

2. 团队入职与配置： 选择工具后，下一步是让团队成员熟悉该工具。这需要清晰的文档和培训课程，使每个人熟悉该工具的特性和功能。组织需要配置工具以符合编码标准和特定项目要求，其中可能包括为特定指标设置自定义规则或阈值。
    

3. 将 AI 纳入审查流程： 下一步骤是将 AI 工具集成到组织现有的代码审查流程中。AI 会根据其分析来生成审查意见，从而突显潜在的问题并提出改进建议。此流程不仅能简化审查流程，还可让开发人员随时间的推移不断从反馈中吸取经验教训。
    

4. 利用指标推动改进： 组织可以利用 AI 代码审查提供的信息，并使用这些指标来跟踪团队的表现。通过长期监测代码质量趋势，开发团队可以指出瓶颈和改进领域。团队还可以利用这些见解，就如何解决反复出现的问题和改进编码实践产生新想法。
    

5. 平衡 AI 与人类洞察分析： AI 驱动式代码审查工具可极大地改进代码审查流程，但必须在自动反馈与人类洞察信息之间取得平衡。组织必须鼓励团队成员查看 AI 生成的反馈，并提出自己的观点。此协作方式可加强审查流程，并培育出团队成员的学习与持续改进的文化。

适用于人工智能驱动的代码审查工具的选择很多。以下是一些流行的选择：

• Claude Code

• Codacy

• CodeRabbit

• Cursor

• GitHub Copilot

• IBM Bob

Anthropic 的 Claude Code 具有代码审查功能，可派出一组 AI 智能体进行自动化的 PR 审查。这些智能体并行工作，搜索错误，对其进行验证以滤除误报，并根据严重程度进行排序。检查侧重于正确性，但可以通过向仓库添加指导文件来扩展。

Codacy 平台提供了一种混合代码审查引擎，该引擎将确定性代码分析与上下文感知的 AI 推理相结合，以检测业务逻辑漏洞、重复代码、过于复杂的函数和安全漏洞。它支持自定义指令和 Jira 集成，以提供更多上下文。Codacy 的 AI Reviewer 目前仅在 GitHub 上可用。

该 AI 平台精心策划了一整套代码审查系统：

• 一个沙盒执行环境，由企业的克隆代码仓库、代码依赖关系图、代码检查工具和安全扫描程序组成，用于进行隔离的多维度代码分析

• 通过 MCP 服务器、项目管理系统中关联的问题以及公司的代码审查指令和编码指南知识库来丰富上下文

• 用于审查、验证、聊天和合并前检查的 AI 智能体

CodeRabbit 将其发现分类为潜在问题、代码重构建议或较小的格式或风格改进。它还会为其发现分配不同的严重等级。

CodeRabbit 支持 C++、Java、JavaScript、Python、Ruby 和 TypeScript 等编程语言。

Cursor 的 Bugbot 智能体会自动审查拉取请求并提出修复建议。团队可以定义编码标准和自定义规则，并设置项目专属的指南。Bugbot 可与 GitHub 和 GitLab 集成。

Copilot 代码审查功能会进行 PR 审查并建议修复。团队可以通过存储在仓库中的一个或多个文件里的自定义指令来定制审查。这些指令包含自然语言语句和其他信息，供 Copilot 在审查代码时参考。Copilot 代码审查在整个 GitHub 生态系统以及 VS Code 和 JetBrains IDE 中均受支持。

IBM Bob 是一个人工智能驱动的开发伙伴，它能增强现有工作流，并支持开发者进行代码推理和决策。Bob 提供一个代码审查功能，可在开发者提交工作前分析代码变更、验证问题覆盖范围并标记潜在问题。

可以使用聊天命令或专用的审查面板来配置和启动代码审查。该面板提供一个可视化界面，具有两种审查模式：分支比较模式，用于将代码变更与任何分支进行比较；问题覆盖模式，用于根据特定的 GitHub Issue 验证本地更改。虽然 Bob 可与 GitHub 和 GitLab 配合进行分支比较，但问题覆盖验证目前仅在 GitHub 上受支持。