前言：代码审查（Code Review）能够在一定程度上降低代码缺陷、提升团队协作，是保证软件质量的一个重要关卡。然而对于庞大的项目代码（十几万、几十万行代码以上），人工审查难度堪比登天，而且不容易发现一些隐含的代码漏洞，无法达到代码审查的最终目的。作为AI时代的开发者，我们要学会利用AI代码审查工具，它能够高效分析代码，快速发现潜在问题，并给出建议。本文介绍几个典型的AI代码审查工具，供童鞋参考。

目录

一、典型AI代码审查工具介绍

1.1 CodeAnt AI

1.2 Codacy

1.3 CodeRabbit

二、AI代码审查数据结果(C++)

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一、典型AI代码审查工具介绍

1.1 CodeAnt AI

CodeAnt AI 是一个面向快速迭代团队的AI代码健康平台，它将AI代码审查、代码质量分析和安全扫描整合于一体。它专为高速发展的开发环境设计，旨在帮助团队在保持代码整洁和安全的同时加速代码交付。

访问：CodeAnt AI | AI Code Health Platform for Review, Security & Quality

1）核心功能：

• AI驱动的代码审查：CodeAnt AI利用机器学习模型分析代码变更，能够识别逻辑错误和安全风险，并为开发者提供可操作的建议。
• 自动生成PR摘要：当开发者提交PR（Pull Request）时，CodeAnt AI可以自动生成代码变更的摘要和说明，帮助审查者快速了解改动内容，不必逐行去阅读代码。这大大缩短了审查的时间。
• 安全与质量并重：CodeAnt AI在提供代码质量反馈的同时，内置了安全扫描功能，能够检测常见的漏洞模式，确保代码在合并前符合安全标准。
• 自定义规则：团队可以根据自身规范配置审查规则，使AI工具专注于特定领域或风格的检查，保证审查结果与团队标准一致。

2）适用场景：

• 大型团队与高速迭代：CodeAnt AI非常适合拥有众多开发者、代码频繁提交的团队。其自动PR摘要和智能审查功能可以帮助大型团队管理繁重的审查工作。
• 安全敏感项目：由于内置安全扫描，CodeAnt AI适用于需要高度关注安全性的项目，如金融、医疗、工业等，确保代码变更不会引入新的安全漏洞。
• 需要强制编码规范：对于希望严格遵守编码标准和最佳实践的团队，CodeAnt AI的可定制规则可以很好地满足需求，自动发现偏离规范的代码。

1.2 Codacy

Codacy 是一款老牌的代码质量分析平台，它结合了传统静态分析和AI技术，为开发者提供全面的代码审查支持。Codacy支持多种编程语言和框架，并提供与GitHub/GitLab等版本控制平台的深度集成，方便开发者在日常编码流程中使用。

访问：Codacy - Security and Code Quality for AI-Accelerated Coding

1）核心功能：

• 多维度代码分析：Codacy能够检测代码中的潜在Bug、代码异味（Code Smells）、安全漏洞等问题，并给出改进建议。它通过静态分析和机器学习相结合，覆盖范围广泛，从基本语法错误到复杂逻辑问题都能涵盖。
• 安全漏洞扫描：Codacy内置了安全扫描功能，能够识别常见的安全漏洞模式（如SQL注入、跨站脚本风险等），并提供修复建议。这对于维护代码安全性非常有帮助。
• 代码质量门禁：团队可以设置质量门禁（例如代码覆盖率、复杂度阈值等），只有当代码满足预设的质量标准时，才能合并。这确保每次合入都没有问题。
• 团队协作与集成：Codacy与GitHub、GitLab、Bitbucket等平台集成紧密，开发者提交PR时自动触发分析，结果以评论形式直接展示在PR界面。此外，它还支持CI/CD流水线集成，在构建阶段就能发现问题。

2）适用场景：

• 多语言项目：由于Codacy支持超过40种编程语言，它非常适合同时使用多种技术栈的项目。一个工具就能覆盖所有语言的代码审查需求，避免切换不同工具。
• DevOps与CI/CD集成：对于希望将代码审查自动化融入持续集成的团队，Codacy提供了丰富的CI（Continuous Integration）插件和API，可以方便地在构建流程中加入质量检查，尽早发现并阻止低质量代码进入主分支。
• 安全审查强化：在需要额外关注安全性的项目中，Codacy的安全扫描功能可以作为现有安全流程的有力补充，帮助团队在合并前发现潜在的安全隐患。

1.3 CodeRabbit

访问：AI Code Reviews | CodeRabbit | Try for Free

CodeRabbit 是一款新兴的AI代码审查工具，它专注于提升PR的审阅体验和效率。CodeRabbit利用AI模型来分析PR，并自动生成代码变更的总结和改进建议，以减轻审阅者的负担。

1）核心功能：

• 智能PR摘要：当开发者提交PR时，CodeRabbit会自动生成变更摘要，包括新增功能、修改内容和潜在风险点，帮助审查者快速掌握改动要点。这类似于为每条PR提供“一句话总结”，节省了审查时间，与CodeAnt AI 比较类似。
• 风险提示：CodeRabbit能够识别PR中高风险的代码变更，例如修改了核心模块、引入了新的依赖等，并通过标签或评论提醒审阅者重点关注这些区域。这有助于避免关键变更被忽视。
• 代码风格一致性：该工具会检查PR中的代码是否符合项目的既定风格，并指出不一致之处，如命名规范、缩进等。这对于维护代码整洁度非常有帮助。
• 与GitHub/GitLab无缝集成：CodeRabbit提供官方的GitHub App和GitLab集成，安装后即可开始工作。它会在PR页面直接添加评论和摘要，无需切换平台，使用流畅。

2）适用场景：

• 追求速度的团队：CodeRabbit非常适合希望大幅提高PR审阅速度的团队。通过自动摘要和风险提示，审阅者可以将精力集中在关键部分，从而缩短每个PR的处理时间。
• 大型PR管理：当一个PR涉及大量文件和复杂改动时，人工审查往往耗时且容易遗漏。CodeRabbit的摘要和风险标记功能在这种情况下尤为有用，能帮助团队高效处理大型变更。
• 新成员辅助：对于新人或对项目不熟悉的开发者，CodeRabbit提供的风格和风险提示可以作为指导，帮助他们了解项目关注点和常见陷阱，从而更快地融入团队。

二、AI代码审查数据结果(C++)

综合平时C++开发者们常用的AI代码审查结果及2025年AI辅助评审框架的公开报告，大致可以得出如下图的数据分析结果。可以看出，有了AI代码审查工具的加持，代码质量得到显著的提升。

写在最后：当然，AI代码审查工具并非万能，不能过度地信任与依赖，需要正确实施和与人工审查相结合，才能发挥它的最大价值。