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原文链接：https://www.kdnuggets.com/top-5-ai-code-review-tools-for-developers
原文作者：Bala Priya C
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# 引言
随着团队使用Copilot、Cursor和Claude Code等AI编码代理和助手，开发人员生成代码的速度比以往任何时候都快。但审查流程尚未完全跟上。合并请求（Pull Requests, PRs）经常闲置数天甚至数周，上下文丢失，细微的错误也常常在人工检查中遗漏。
一个更有效的方法是利用AI工具来改进审查流程。与传统代码静态分析工具（linters）不同，现代AI工具可以在几秒钟内分析代码上下文、识别架构模式、发现细微的逻辑缺陷，并提供有意义的建议。本文将介绍五款AI代码审查工具，它们能根据不同的团队需求提供真正的价值，例如：
- 全面的工作流平台
- 深入的代码库理解
- 测试生成和质量分析
- 独立的审查自动化
- 自动化修复实现
本文并非详尽无遗的列表，而是对该领域顶级工具的一个概述，按无特定排名顺序排列。
# 1. 使用Graphite重新构思工作流
大多数AI审查工具只是在现有合并请求上留下评论的机器人。Graphite是一个完整的审查平台，它重新思考了整个代码审查工作流。它将堆叠式合并请求（stacked PRs）与AI驱动的分析相结合，以实现更快、更高质量的审查。
使Graphite代理对开发团队有用的特性包括：
- 支持堆叠式合并请求，将大型功能分解为原子化的、可审查的块，AI可以更有效地分析这些块
- 在您的PR界面中直接提供一个交互式AI伴侣，您可以提问并获得即时的上下文感知答案
- 自动生成测试计划和摘要
- 通过比GitHub原生UI更简洁、更快的界面交付审查结果
Graphite指南页面上有多个按用例分类的实用指南。Graphite + AI Agents: Testing Stacked Diffs也是一个很好的演练示例。
# 2. 使用Greptile索引代码库
虽然大多数工具只分析PR中的更改行，但Greptile会构建一个包含整个代码库的综合知识图谱。这有助于进行深度上下文分析，追踪更改如何在整个系统中产生连锁反应。
Greptile值得考虑的原因：
- 创建一个完整的代码库索引，理解代码库中每个函数、依赖项和历史变更
- 执行跨模块依赖分析，自动识别潜在的破坏性变更和架构影响
- 可用于回答复杂问题，如“哪些服务依赖于此API？”或“这对下游系统有何影响？”
Greptile文档中的5分钟快速入门指南包含了针对不同代码库规模的设置指南。Greptile in Action | Real Examples页面展示了如何在大型开源代码库中使用Graphite（注：原文此处应为Greptile，为保持原文信息一致，此处保留Greptile的引用）的多个示例。
# 3. 使用Qodo提高质量
Qodo通过自动生成全面的测试套件和分析代码质量，采取了一种以行为为中心的的代码审查方法。这有助于团队在代码进入生产环境之前捕获错误。
Qodo对代码质量有用的地方在于：
- 根据您的代码更改自动生成单元测试，包括您可能遗漏的边缘情况和边界条件
- 提供行为分析，检查函数输入、输出和潜在的失败模式
- 提供专注于可维护性、可读性和最佳实践的代码质量建议
- 直接集成到您的IDE和PR工作流中，支持多种编程语言
请查看Qodo的入门指南以获取安装和设置说明。您可以参考文档以获取更多关于如何在CLI、IDE和Git界面中使用Qodo的详细信息。
# 4. 使用CodeRabbit实现审查自动化
CodeRabbit是一个流行的第三方机器人，可以连接到GitHub、GitLab或Bitbucket。它通过详细的PR评论和交互式聊天界面提供全面的AI驱动审查。
CodeRabbit值得探索的特性包括：
- 在打开合并请求时自动生成详细的概述摘要，解释更改了什么以及为什么更改
- 运行不同的代码分析器，结合大型语言模型和传统Linter，提供全面反馈
- 在PR评论中提供聊天界面，您可以在其中提出后续问题和要求澄清
- 提供高度可配置的规则，允许您调整反馈级别并根据团队偏好训练AI
CodeRabbit快速入门指南涵盖了设置和配置选项。他们的集成指南展示了如何连接不同的Git平台并自定义反馈级别。
# 5. 使用Ellipsis弥合差距
Ellipsis通过自动生成对审阅者评论的修复方案，弥合了代码审查与实现之间的差距。这有助于减少减慢开发进度的来回循环。
Ellipsis在减少审查周期方面很有用的特性：
- 读取审阅者的评论并自动实现请求的更改
- 在运行测试以验证没有破坏任何东西之后生成包含修复的提交
- 保持对您的编码标准的理解，并在代码库中复制一致的模式
- 适用于GitHub并支持多种编程语言
安装指南中包含设置说明。代码审查指南解释了如何使用Ellipsis进行代码审查，哪些类型的更改最适合自动化实现，以及更多内容。
# 总结
人工智能驱动的代码审查工具已经从实验性插件转变为现代开发工作流的必要组成部分。随着AI助手加速代码生成，智能审查自动化对于维护质量和开发速度而言，变得不再是可选项，而是必需品。
然而，正确的工具取决于您的具体挑战。关键在于将工具与您流程中的瓶颈相匹配。
不要只是将AI代码审查工具添加到已有的、存在问题的流程中；而是选择能够解决您工作流中缓慢审查根本原因的工具。从一个工具开始，衡量对审查时间和代码质量的影响，然后逐步扩展。祝您探索愉快！
Bala Priya C 是来自印度的开发人员和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉点工作。她的兴趣和专业领域包括DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！目前，她正致力于通过撰写教程、操作指南、观点文章等方式学习并与开发者社区分享她的知识。Bala还创作引人入胜的资源概览和编码教程。
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