代码审查中的人工智能

我们都知道，少量的上下文可以完全改变我们对 AI 模型的回答。这不仅限于 AI，人类的运作方式也是如此。同样的原则适用于编码。如果没有上下文，代码审查可能会偏离目标。传统的方法往往关注表面问题，而更深层次、更复杂的问题却被忽视。

这就是 基于 AI 的代码审查 的作用。通过引入先进的人工智能，这些审查可以对问题有更深刻的理解，将例行检查转变为战略资产。基于 AI 的代码审查者可以彻底改变我们未来项目的开发方式。那么，事不宜迟，让我们深入探讨 AI 代码审查者。

什么是基于 AI 的代码审查？

没有人能在第一次就写出完美的代码；尤其是在企业解决方案方面。代码审查是确保生产代码顺利高效运行的必要步骤。

传统的代码审查涉及开发人员手动检查每一行代码，以捕捉错误、执行标准并提出改进建议。虽然有效，但这个过程往往耗时、容易出现人为错误且不一致。进行多次审查会增加更多复杂性。

基于 AI 的代码审查 通过利用机器学习和先进算法来自动化和增强审查过程，从而提升了这一流程。这些智能系统不仅能够识别语法错误，还能理解代码运行的上下文，提供超越表面问题的见解。

基于AI的代码审查深度

AI驱动的工具分析项目的目标、其他代码组件的功能，以及最近的更改可能对整体系统产生的影响。例如，在审查API时，AI可以评估与现有系统的兼容性，评估基础设施影响，并确保遵循最佳实践。这种视角确保每一行代码都能与整个系统正确集成，完美地与项目目标对齐。

基于AI的代码审查中考虑的常见因素包括：

• 遵循编码标准： 确保代码遵循项目特定的约定，例如命名约定和目录结构。
• 对现有代码的影响： 评估更改是否引入了错误或需要更新文档。
• 基础设施和性能： 评估对系统性能和基础设施要求的潜在影响。
• 安全性和稳健性： 识别潜在的漏洞，并确保新添加的内容是安全的。
• 一致性和优化： 与现有API保持一致，并针对当前问题优化解决方案。

由于AI可以一次性查看整个代码库，这些审查确实可以改善软件开发的实践，确保每一行代码都能良好运行并与整个系统无缝集成。

但不要仅仅依赖AI，毕竟它并不完美，确实可能会出错。但在大多数情况下，这些自动化的AI审查确实非常方便。AI在处理一些新颖的事情时尤其困难，因此在这种情况下你应该始终仔细检查。

与传统代码审查的区别

传统代码审查有点像对文档进行语法和拼写错误的校对，而不关注故事或其背后的意图。这是有用的，但可能会错过更大的问题，比如情节漏洞或角色不一致。

代码审查通常遵循一种结构化的方法：一位开发者编写代码并将其传递给另一位进行评估。审查者会全面检查提交的内容，分析每一行，并提供备注、评论、问题或识别潜在问题。这个过程通常如下展开：

1. 创建拉取请求： 开发者创建一个拉取请求（PR），记录所做的更改并请求审查。

2. 审查过程：另一位开发者或工程经理审查PR，关注特定标准：

• 确保更改与相关票据的范围一致。
• 验证业务逻辑实现的正确性。
• 通过撤销不必要的更改和遵循编码标准来维护或提高代码质量。
• 检查潜在的安全漏洞。

3. 批准或拒绝：

• 批准：如果代码符合所有标准，审查者批准PR进行合并。
• 拒绝：如果发现问题，审查者提供关于必要更新的详细反馈。

4. 迭代：开发者根据反馈修订代码，直到获得批准为止，过程重复进行。

这种工作流程已成为现代开发的基石，确保了协作和质量。它依赖于审查者提供反馈的可用性和开发者对实施更改的响应能力。

与此相比，基于AI的代码审查将代码视为更大图景的一部分。它们不仅识别简单的错误，还发现可能影响应用程序在特定场景下行为的更微妙的问题。这种方法确保了更高的代码质量、更快的开发周期和增强的安全性。

传统代码审查的挑战

1. 耗时： 手动审查可能成为瓶颈，延迟代码的交付。
2. 人为错误： 审查者可能会忽视细微的错误或安全风险，尤其是在紧迫的截止日期下。
3. 不一致性： 不同的审查者可能有不同的标准和关注点，导致反馈不一致。

AI 基于的代码审查通过提供一致、公正和快速的评估来解决这些挑战，使开发者能够专注于更复杂和战略性的任务。

Powered by AI and Machine Learning

人工智能和机器学习是基于人工智能的代码审查智能背后的驱动力。这些技术使审查工具能够从过去的代码中学习，识别正常模式，并根据大量数据预测潜在问题。它们的主要关注点不仅仅是捕捉被遗忘的分号；而是理解一个小的变化如何以意想不到的方式在你的系统中引起连锁反应。

这些代码审查助手很可能基于某种类型的 LLM，考虑到这些 LLM 已经处理了大量数据，它们很容易理解什么是好的代码以及最常见的错误是什么。

代码审查领域中的AI工具

有许多AI驱动的工具和平台提供此服务。其中一些值得注意的包括：

• GitHub Copilot: 协助代码生成并提供实时建议。
• CodeGuru by Amazon: 专注于识别性能问题并推荐改进措施。
• DeepCode by Snyk: 使用AI分析代码中的潜在错误和漏洞。

这些工具利用机器学习和先进算法来自动化流程，建议优化方案，甚至生成代码片段以解决识别出的问题。随着时间的推移，这些工具的采用无疑会越来越多。

CodeRabbit

虽然基于AI的代码审查工具的市场正在增长，但CodeRabbit可能是Copilot和其他大型实验室工具的一个强有力的竞争者。

CodeRabbit将AI集成到审查过程中，既充当指导者又充当助手。以下是CodeRabbit如何提升上下文感知的代码审查，提供不仅简化而且显著增强开发过程的功能：

CodeRabbit 的主要特点

1. 拉取请求摘要： 自动生成全面的拉取请求摘要，按文件或目录分解更改。这使开发人员能够快速掌握修改内容，而无需繁琐的手动测试和迭代过程。
2. 与代码聊天： 通过聊天界面增强互动性，允许开发人员直接与工具进行交流。开发人员可以询问有关建议更改的详细解释，提出替代方案或提供纠正，以增强工具的学习能力。
3. 深入代码审查： 对每个新提交进行彻底的增量审查，仔细检查每一段代码。它能够发现潜在问题、错误或漏洞，这些问题在其他情况下可能会被忽视，并提供详细的解释和可操作的建议。
4. 可提交的建议： 包含一个功能，允许开发人员直接应用建议的更改，最大限度地减少错误进入生产环境的风险，确保最终产品的更高质量。

CodeRabbit 不仅仅是一个简单的封装，它能够直接传递给 LLM 模型。为了绕过上下文大小限制，CodeRabbit 采用了一种创新的多 LLM 和多阶段的方法，以便对更大更改集进行审查。与基于 AI 的代码补全工具不同，代码审查是一个更复杂的问题。审查者的上下文比开发者的上下文要广泛得多，因为审查者需要发现的不仅仅是显而易见的问题，还需要理解拉取请求的更大背景以及多个文件之间的更改。

由于 LLM 受到其上下文窗口的限制，CodeRabbit 使用了一种巧妙的技术来处理这个问题，并提供全面的答案。

摘要层：

• 为每个文件生成摘要，并优先考虑关键上下文。
• 递归摘要提炼相关细节，确保更大更改集适应 LLM 的上下文窗口。

增量审查： 逐步分析更改（例如，按文件、块或提交）以保持在令牌限制内，同时保留有意义的上下文。

CodeRabbit 与竞争对手

虽然像 GitHub Copilot、CodeGuru 和 DeepCode 这样的工具提供了有价值的功能，但 CodeRabbit 通过其全面的功能集和无缝的集成能力脱颖而出：

• 全面的总结： 与一些主要关注代码生成或性能问题的工具不同，CodeRabbit 提供详细的拉取请求总结，为开发者节省了大量时间。
• 互动界面： 基于聊天的交互使 CodeRabbit 与众不同，使审查过程更加引人入胜和富有洞察力。
• 高级集成： CodeRabbit 无缝集成了 Jira 和 Linear 等问题管理工具，增强了问题跟踪和项目管理。
• 持续学习： CodeRabbit 持续从交互中学习，随着时间的推移改善其反馈和建议，确保与项目不断变化的需求保持一致。

我个人认为，与 JIRA 的集成以及 PR 的总结可能会成为整个行业的游戏规则改变者。

AI基础代码审查的优势

这些高级审查不仅提升代码质量——它们还改变了代码的开发方式，并显著影响项目结果：

• 发现微妙差异： 通过一次性查看整个项目，基于AI的审查可以检测到微妙的差异，这些差异可能会被忽视，例如模块之间的交互可能导致意想不到的错误。
• 加速开发周期： 凭借其高效性和准确性，基于AI的审查简化了开发过程，减少了反馈和修订的周期，使开发者能够更快地推进。
• 改善软件健康和寿命： 确保新代码与现有系统无缝集成，有助于维护一个干净且可扩展的代码库，增强软件的可靠性和未来增强的便利性。
• 主动增强安全性： 基于AI的审查通过考虑更改对整体系统的影响，解决潜在的安全漏洞，防止安全问题在成为威胁之前发生。
• 量身定制开发者支持： 除了识别问题，基于AI的审查还提供个性化反馈，营造一个鼓励持续改进和技能提升的学习环境。

现代开发者用来改善代码的两个最重要的工具是静态代码分析器（SCA）和AI代码审查工具。

SonarQube可能是软件行业中最流行的SCA。它的主要优势在于其基于规则的分析，能够高效地发现语法错误和标准违规。

但像CodeRabbit这样的AI审查工具更进一步，不仅显示语法错误，还利用其上下文来解决其他错误，并推荐提高效率的方案。

CodeRabbit 在行动

一瞥之下，可以看到 PR 包含两个代码提交，涉及六个文件的更改。与其逐个点击六个文件并审查代码更改，不如快速查看引入的新功能和增强功能的总结。

文件级别的更改在一个简短的表格中进行了总结，后面是另一个表格，展示代码更改是否实际满足现有软件需求。维护者无需手动审查功能需求是否得到了满足。一切都以可视化的方式列出，便于快速浏览完整性。

特别是，我们想要强调 PR 结束时发生的“代码库验证”功能。

AI 检测到对旧方法（GetHandler）的引用，并发现“并非所有对该方法的引用在其重命名为 bGetHandler 后都得到了更新。”也许这个更新后的函数名是一个需要修正的错字，或者可能是一个未被一致应用的故意重命名。在这两种情况下，这可能是引入代码库的一个破坏性更改，被 AI 捕获。

在某些情况下，它可能会生成一些你可能不想要的内容，并且可能有些多余。例如，诗歌功能是许多人可能不喜欢的，因为它只是增加了噪音。

总的来说，我认为 AI 代码审查者可以为你的软件开发过程带来很大的好处。但要谨慎使用，它可能会使你变得懒惰，并可能导致你过于相信 AI。我们离这个目标仍然很远。

在许多情况下，它会失败，特别是当涉及到新颖的用例时。因为这正是 LLM 失败的地方，最终所有 AI 代码审查者都只是使用 LLM 来建议更改。因此，如果 LLM 在这些问题上失败，AI 代码审查者也会如此。

结论

基于AI的代码审查在软件开发中代表了一个重要的进步，提供了更高的效率、准确性和一致性。通过将AI集成到代码审查过程中，团队可以实现更高的代码质量、更快的开发周期和更好的安全性，同时促进协作和持续学习的环境。

我唯一的建议是明智地使用任何AI工具，如果配置不当或使用不当，可能会导致更多的错误。不要变得懒惰，务必检查AI生成的代码以确保其功能正确。AI的效果取决于你对问题的解释。