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解决方案设计 ​

方案架构总览 ​

方案 A:多层级审查策略(推荐) ​

第一层:自动化快速筛选(Native) ​

目标:在 5-10 秒内过滤明显的低质量代码

工具:

  • ESLint / Prettier(代码风格)
  • SonarQube / CodeQL(代码质量)
  • Snyk / Dependabot(安全漏洞)
  • pytest / jest(基础测试运行)

优势:

  • 工具成熟,集成度高
  • 可自动化执行
  • 阻止明显错误的代码进入下一层

第二层:AI 辅助深度审查(Workaround) ​

子方案 2.1:单模型快速审查 ​

适用场景:低风险代码、文件级小改动

子方案 2.2:多模型交叉验证(Plan A) ​

适用场景:中风险代码、核心功能改动

理论基础:SWRBench 研究表明,多模型聚合可提升 F1 分数 43.67%

优势:

  • 降低单一模型的盲点
  • 提高审查准确率

第三层:人工审查 + AI 增强 ​

适用场景:高风险代码、架构性变更

AI 增强方式:

  1. 自动生成审查摘要
  2. 交互式问答
  3. 审查后总结

方案 B:风险驱动的优先级排序 ​

风险评分模型 ​

考虑因素:

  • 文件大小(行数)
  • 改动行数
  • 圈复杂度
  • 涉及敏感数据程度
  • 测试覆盖率
  • Agent 历史成功率

方案 C:持续反馈循环 ​

数据收集维度 ​

  1. Agent 生成代码的特征
  2. 审查策略使用情况
  3. 人工审查反馈
  4. 线上问题追踪

自适应优化 ​

  • 基于历史数据训练预测模型
  • 动态调整审查策略

参考资料 ​