AI代码审查的七项实践：上下文比模型更关键

01 摘要

课程提出七项 AI 代码审查实践，包括在提交 PR 前运行审查、使用未参与编码的审查者、提供任务与仓库上下文、按风险分级处理发现、将有效反馈转化为可复用标准。课程强调，给审查者的上下文比使用哪个模型更重要。学员还将构建包含分块、嵌入、向量检索的上下文引擎，并扩展为专业化审查者集成。

02 关键点

1. 七项实践覆盖审查时机、审查者独立性、上下文供给、风险分级与反馈复用。
2. 核心结论：上下文质量对审查效果的影响大于模型选择。
3. 课程包含构建自定义审查代理，从上下文引擎扩展到多审查者集成。