黄金-代码评审的智能化革命：基于大语言模型的 CodeReview

基于大语言模型的 CodeReview 现任趣丸科技基础架构组负责人，负责多云基础设施建设和研发效能 相关平台。10年工作经验，专注于多云基础设施和AIGC赋能项目。 在容器技术、高可用系统架构设计以及人工智能领域积累了丰富的实 践经验。积极参与开源贡献，多次在国内知名技术峰会上分享。目前 正积极探索AIGC技术在研发流程中的创新赋能方式。 趣丸网络-基础架构负责人 黄金 请替换 您的照片 目录/CONTENTS 1LLM与CodeView 2AI CodeReview 的困难与挑战 3趣丸科技AI CodeReview 实践 4未来方向 LLM与CodeView GOPS,i?X}v8?(Q?pG?XO?Qp.?J?R?@?(2025·^?5?u@ CodeReview基础流程 GOPS,i?X}v8?(Q?pG?XO?Qp.?J?R?@?(2025·^?5?u@ CodeReview的重要性与挑战 CodeReview对代码质量的影响 数据来源中国企业研发高效能白皮书 GOPS,i?X}v8?(Q?pG?XO?Qp.?J?R?@?(2025·^?5?u@ LLM如何赋能CodeReview LLM在代码场景的落地 1.代码生成 2.代码审查 3.代码解释 代码生成 代码审查 对比代码生成，代码审查更适合当下现状 Can Frontier LLMs Earn $1 Million from Real-World Freelance Software Engineering? GOPS,i?X}v8?(Q?pG?XO?Qp.?J?R?@?(2025·^?5?u@ LLM如何赋能CodeReview 总结 总结代码变更的 内容，加速 Reviewer 理解代 码内容 建议梳理 基于代码变更，给 出修改建议，提供 更多面的参考意见 将代码分类整理，方 便Reviewer审核时 查看关联代码 GOPS,i?X}v8?(Q?pG?XO?Qp.?J?R?@?(2025·^?5?u@ LLM如何赋能CodeReview 描述的变更 实际的变更 基于LLM 构建 CodeReview 的困难 与挑战 GOPS,i?X}v8?(Q?pG?XO?Qp.?J?R?@?(2025·^?5?u@ 基于LLM的CodeReview面临的挑战 知识 视野 虚假 整体 对新框架、新语言特性缺乏了解存在误判。 知识截断 大模型上线文有限，对代码的理解局限于传递的 上下文 视野受限于上线文 LLM可能生成冗余建议或“幻觉”性错误 噪声与幻觉 对项目理解不足，内部框架不了解，无法提出建 设性意见。 项目认识浅薄 GOPS,i?X}v8?(Q?pG?XO?Qp.?J?R?@?(2025·^?5?u@ 基于LLM的CodeReview落地的困难 大模型的价值观与人类的不 同,大家对bug的定义不同 针对Review的问题做分类分 级; BUG类清楚定义,强制修复 优化、改进类不做强制 部分业务对代码上传至大语 言模型存在安全顾虑 允许业务方设置仓库级代码 Review模型,针对算法等敏感 代码使用本地部署的 deepseek模型 代码安全问题解决方案: