10款最佳AI代码审查工具及其工作原理

关键要点

代码审查工具通过机器学习和自然语言处理自动化分析和改进代码，增强错误检测、性能优化和样式一致性
这些工具使用数据驱动方法分析代码，包括静态和动态分析，以识别安全漏洞和性能瓶颈。它们不断学习新的编码模式并提供实时、可操作的反馈
AI工具在代码审查中提供更高的效率、一致性和可扩展性，同时自动化错误检测和提出优化建议。然而挑战包括上下文理解限制、对技术的潜在依赖以及集成困难

10款最佳AI代码审查工具列表

GitHub Copilot
PullReview.ai
CodeScene
Cursor
PullRequest
Replit
OpenDevin
CodeRabbit
Amazon CodeWhisperer
Bito AI

下面是每个工具的详细描述，包括其关键功能、优缺点和定价信息。这将帮助您选择最适合需求的AI代码审查解决方案。

如果您已经熟悉AI代码审查，可以直接跳转到列表！

什么是AI代码审查？

使用人工智能进行代码分析是一个通过AI驱动解决方案检查和改进软件应用程序代码的过程。AI工具可以与版本控制系统和开发环境集成。它们基于错误检测、性能优化和样式一致性来评估代码。

AI代码审查如何工作

数据驱动的代码分析

AI代码审查工具处理来自私人和公共代码存储库的数据集，涵盖不同的编程语言和框架。这些知识库使AI能够识别最佳编码实践并检测错误。
用于代码评估的机器学习

机器学习模型分析代码的结构、语义和语法，并将其与行业实践和常见错误模式进行比较。这种分析有助于识别与安全性和效率相关的可能问题。
自动化建议和代码优化

人工智能生成的反馈指示关键错误、安全漏洞和改进领域。AI工具推荐优化的编码方法、替代方法并确保符合最佳实践。
持续学习和适应

AI代码分析系统不断从新的编码模式和实际应用中学习。随着开发人员提供更多数据，AI模型提高了准确性，确保最新的代码分析和建议。

代码分析类型

AI代码审查的几个关键方面有助于其有效性。

静态代码分析
动态代码分析
基于规则的系统
自然语言处理（NLP）
大语言模型（LLMs）

静态代码分析

静态代码分析在不执行代码的情况下检查代码，识别语法错误、编码标准违规和安全漏洞。这种方法对于大型复杂代码库非常有效。它可以扫描数千行代码，生成详细报告。AI算法使用这些信息来建议潜在的改进。

静态代码分析如何工作

首先，开发人员向静态分析工具提供源代码文件或特定代码库进行检查
下一步是编译。工具处理源代码，将其分解为更小的组件，通常表示为标记，以便进行详细分析
然后是解析。解析器将标记组织成抽象语法树（AST），表示代码的结构层次，使工具能够理解代码的组织
在此阶段，静态分析工具开始检查代码。根据您使用的工具，它执行分析技术，包括语法分析、数据流分析、控制流分析和安全漏洞分析

动态代码分析

动态代码分析执行代码以观察其运行时行为。这种方法检测性能问题、运行时错误和静态审查中可能不明显的低效率。

这个过程有助于分析代码与外部系统的交互，从而更全面地理解AI驱动的建议。

动态代码分析如何工作

软件在受控环境中执行，通常使用仪器监视其行为。这种设置允许分析人员观察应用程序如何与系统资源交互、管理内存和处理并发进程
使用各种输入测试程序以模拟不同的使用场景。这种方法有助于发现在特定条件下可能出现的缺陷，确保更全面的测试
在执行期间，分析程序的多个方面，包括内存使用、性能指标和错误处理
动态分析可以模拟真实世界的攻击，以识别静态分析可能遗漏的漏洞
报告涉及将分析结果记录在详细报告中

基于规则的系统

这些系统使用一组规则来分析代码并检测潜在问题。它们通过强制执行最佳实践和最小化错误，为代码评估建立了可靠的基础。

一个广泛使用的例子是linter，这是一种设计用于扫描代码中的语法错误和偏离规定编码样式指南的工具。基于规则的系统通过自动化检测不一致性，帮助开发人员维护高质量、标准化的代码。

基于规则的系统如何工作

基于规则系统的功能遵循结构化过程，确保准确的决策和分析。它从数据输入开始，系统从用户或外部源接收信息。

接下来，推理引擎将此输入与存储在其知识库中的预定义规则进行匹配，识别哪些条件与提供的数据一致。

一旦规则匹配，系统执行相应的操作，这可能涉及更新内部内存、推导新见解或产生相关输出。

当多个规则同时触发时，系统采用冲突解决策略来确定优先级，通常基于特异性或输入顺序选择规则。

最后，系统生成输出，例如决策、建议或其他类型的响应，包括警告、解释等。

自然语言处理（NLP）模型

这些模型在包含代码片段、存储库和文档的广泛数据集上进行训练。NLP模型分析代码结构、语法和逻辑，识别可能影响性能、安全性或可维护性的问题区域。这些模型在AI驱动的代码审查中发挥着核心作用。

此外，NLP模型通过纳入编程专家的反馈和修正而不断发展，提高了准确性。

自然语言处理（NLP）模型如何工作

该过程从收集来自不同来源的大量代码开始。然后对这些原始代码进行预处理，将其分解为有意义的元素，删除注释和不必要的空格，并将代码构造规范化为标准形式。

预处理后的代码被转换为数值表示，捕获代码内的结构和语义关系。诸如抽象语法树（AST）和控制流图（CFG）之类的技术表示代码的层次和逻辑结构，便于更深入的分析。

使用这些表示，机器学习模型（特别是基于transformer等深度学习架构的模型）被训练来识别代码中的模式和异常。这些模型学会预测序列中的下一个标记，识别偏离标准实践的代码，并检测潜在的bug或漏洞。

一旦训练完成，NLP模型可以分析新的代码提交，将其与学习到的模式进行比较，以识别语法错误、安全漏洞和性能瓶颈。它们还可以提供代码优化建议。

大语言模型（LLMs）

这些模型比传统的机器学习技术更深入地理解代码结构和逻辑，使它们能够检测更细微的异常和错误。

LLMs的一个关键优势是能够生成明确的、类似人类的评论和解释，使代码审查更易于理解和访问。这对于仍在学习最佳实践的初级开发人员特别有益。

大语言模型（LLMs）如何工作

LLMs在大量与编程相关的数据上进行训练，包括开源存储库和技术文档。在预处理期间，数据被清理、标记化和格式化为结构化数据集，以便高效学习。

使用基于transformer的架构，LLMs在庞大数据集上进行训练。这个过程涉及通过预测序列中的下一个标记、识别模式和理解编程逻辑来学习代码语法、结构和最佳实践。

在一般训练之后，LLMs使用特定领域的数据集进行微调，专注于提高代码完成、错误检测和优化的准确性。

在审查代码时，LLMs通过利用抽象语法树（AST）和控制流图（CFG）等技术来分析语法、结构和逻辑。

基于其知识，LLM提供智能建议，例如优化代码效率和建议替代实现。

LLMs通过纳入开发人员反馈并在不断发展的代码库上进行持续重新训练，随着时间的推移增强其性能。

使用AI代码审查工具的优点

高质量的代码在软件开发中至关重要。传统的代码审查过程可能耗时且不免受开发人员错误的影响。将人工智能（AI）集成到代码审查工作流程中引入了一种提高效率、一致性和整体软件质量的解决方案。

效率

这些工具通过自动化重复任务来加速审查过程。它们快速分析大型代码库，识别潜在问题并提供实时反馈。
一致性

代码审查质量因审查者的经验和注意力而异。AI驱动的工具提供了更高效和一致的方法，对每段代码应用相同的评估标准。
自动化错误检测

这些工具可以快速分析大型代码库并识别潜在问题，如bug、安全漏洞和编码标准的遵守情况。通过在开发过程早期识别问题，它们有助于维护代码质量、增强安全性并减少调试时间。
重构建议

这些工具推荐设计模式的改进和重构机会，以优化性能和可读性。
简化调试

在开发周期早期标记错误，最小化进入生产环境的bug数量。
可扩展性

随着项目的增长，代码量增加。AI工具可以快速扩展以处理大量代码，而不会显著增加手动审查工作量。

使用AI代码审查工具的缺点

对上下文的理解有限

虽然AI工具可以识别语法错误和格式问题，但它们可能难以理解某些代码决策背后的上下文或意图，可能遗漏细微的错误或逻辑缺陷。
对技术的依赖

过度依赖AI工具可能导致开发人员手动代码审查技能的下降。随着时间的推移，这可能会削弱他们发现AI可能遗漏的问题的能力。
设置和集成挑战

实施AI代码审查工具需要大量的时间和资源。将这些工具集成到现有工作流程中可能具有挑战性，尤其是在遗留系统中。
误报和漏报

AI工具并非绝对可靠；它们有时可能将有效代码标记为有问题（误报）或忽略实际问题（漏报），导致混乱和浪费精力。
成本考虑

虽然有许多免费和开源选项可用，但高级AI代码审查工具可能很昂贵。组织必须权衡成本与潜在收益。
安全性

AI代码审查工具通常需要访问源代码，这引发了对数据安全性和知识产权保护的担忧，特别是对于专有或敏感项目。

10款最佳AI代码审查工具

1. GitHub Copilot

GitHub Copilot利用AI提供实时代码建议和补全，提高开发人员生产力并确保IDE内的代码质量。尽管GitHub Copilot本身不支持拉取请求生命周期内的代码审查，但它帮助开发人员编写更好的代码，并在IDE内提供聊天功能。

功能

通过分析代码逻辑，Copilot可以提出覆盖典型场景的测试用例，最小化测试创建所需的手动工作
提供适合我们项目架构的相关代码块
Copilot聊天功能允许进行交互式讨论，提供澄清或建议替代代码解决方案
Copilot支持各种编程语言，包括Python、JavaScript、Ruby和Go
直接与Visual Studio Code和GitHub集成

优点

加速开发过程。特别适用于大型框架
在人工审查之前早期捕获潜在问题
最小化创建和维护全面测试覆盖所需的工作量

缺点

建议可能并不总是与复杂代码结构保持一致
定价在大型团队扩展时可能变得昂贵
在处理高度抽象或复杂代码问题时遇到困难，缺乏细微理解
有时难以有效将问题的上下文与先前的问题联系起来，可能导致响应感觉脱节或缺乏连续性

价格

免费计划：有
团队计划：每月每用户4美元
企业版：每月每用户21美元

如何开始

访问GitHub Copilot页面
选择合适的计划并订阅
在首选的代码编辑器中安装GitHub Copilot扩展
开始编码以接收AI驱动的建议

2. PullReview.ai

PullReview是一个较新的AI驱动代码审查工具，旨在自动化和增强审查过程。它直接与GitHub集成，帮助开发人员提高代码质量，检测潜在问题并确保遵守最佳实践。此外，SitePoint使用PullReview，这证明了该工具的有效性。

功能

该工具提供自动化的、上下文感知的代码改进建议
在部署前检测漏洞和安全缺陷
允许团队强制执行编码标准和最佳实践
通过自动化审查摘要和拉取请求洞察增强工作流程
与GitHub存储库无缝协作，进行实时AI辅助代码分析

优点

自动化代码审查，节省开发人员时间
识别安全漏洞和最佳实践违规
提供上下文洞察以提高代码质量，确保更可靠、容错的代码以获得更好的应用程序稳定性
适用于基本静态分析和捕获重复错误

缺点

仅限于GitHub集成（尚不支持GitLab或Bitbucket）
可能误解上下文，导致误导或不必要的警告

价格

免费试用：提供3天免费试用
订阅：每月10美元

如何开始

访问PullReview.ai页面并创建账户
选择合适的计划并订阅
授予对存储库的访问权限以进行自动化审查
选择您希望PullReview.ai分析的项目
为拉取请求启动自动化代码审查
应用AI生成的修复并有效提高代码质量

3. CodeScene

CodeScene自动化代码审查并无缝集成到拉取请求中，充当质量门和早期反馈循环。它有助于随时间维护代码质量，提高复杂系统中的可读性和可维护性。CodeScene通过检测问题并提供可操作的建议，指导您使代码与项目标准保持一致。

功能

CodeScene在拉取请求内自动化代码审查，提供关于代码质量、潜在问题和改进建议的即时反馈
提供代码健康、趋势、依赖关系、复杂性和技术债务的深入分析，帮助团队优先改进领域并有效管理代码质量
CodeScene与拉取请求集成，创建即时反馈循环以增强代码质量并提醒团队代码健康下降
通过分发知识、减少瓶颈和促进更好的协作来提高团队效率，这有助于最小化风险和依赖关系

优点

CodeScene通过结合代码质量指标和行为分析提供独特的方法，提供对代码和团队结构的深入洞察
平台提供可操作的建议，帮助团队优先处理技术债务缓解和改进代码可维护性
支持超过25种编程语言，使其适用于多样化的开发环境
代码健康指标已被验证与业务关键变量（如开发速度和缺陷密度）相关

缺点

对新用户可能具有挑战性，因为功能范围在习惯之前可能显得 overwhelming
提供的大量数据和指标可能令人 overwhelming，特别是对初学者
工具的广泛功能在小型项目中可能未充分利用，可能限制其对小团队的感知价值

价格

免费计划：试用版
标准计划：
- 月度：20欧元
- 年度：每月18欧元（节省10%）
专业计划：
- 月度：30欧元
- 年度：每月27欧元（节省10%）
企业计划：
- 月度/年度：自定义价格

如何开始

在CodeScene网站上注册
选择计划并订阅
连接代码存储库进行分析
查看生成的洞察并将其集成到开发工作流程中

4. Cursor

Cursor是一个AI驱动的代码编辑器，旨在通过提供实时建议和错误检测来提高开发人员生产力。它将AI辅助直接集成到编码环境中。支持多种编程语言和版本控制系统，Cursor适应用户的编码风格，提供相关建议。

功能

允许开发人员与AI交互以获取代码解释、调试协助等
分析开发人员与代码的交互以识别潜在问题
提供具体步骤以增强代码结构和可维护性
CI/CD管道集成。在现有工作流程中工作，在拉取请求期间提供实时反馈
提供详细的执行指标以优化代码性能
分析编码行为以 pinpoint 低效率

优点

识别瓶颈并提出改进建议
无缝CI/CD集成。在现有开发管道中工作
有助于提高整体代码质量

缺点

可能引入开销。可能影响CI/CD构建时间
其详细分析可能使刚接触性能优化的开发人员感到 overwhelmed
自动化建议标记非问题
更适合大型代码库

价格

免费计划：有
专业计划：
- 月度：20美元
- 年度：192美元（节省20%）
商业计划：
- 月度：每用户40美元
- 年度：每用户384美元（节省20%）

如何开始

访问Cursor网站
选择您的计划
下载并安装Cursor编辑器
在Cursor内打开项目并开始使用AI辅助建议进行编码

5. PullRequest

PullRequest是一个代码审查服务，将AI技术与专家人工审查员相结合，以提高代码质量、安全性和性能。专为各种规模的开发团队设计，该平台与GitHub、GitLab、Azure DevOps和Bitbucket Cloud无缝集成，提供彻底的代码分析。它通过提供详细反馈、减少工程周期时间和确保部署前的高代码标准来加速开发过程。

功能

识别安全风险、性能问题和代码质量问题
与GitHub、GitLab、Azure DevOps和Bitbucket Cloud协作
大多数审查在90分钟内完成，减少开发周期时间
提供年度安全报告和合规性评估
可操作的指标、仪表板和每周摘要帮助团队改进开发实践

优点

通过快速周转审查减少工程周期时间
提供有价值的指标和洞察以跟踪开发改进
无缝集成到现有开发工作流程中

缺点

定价对小型团队或个人开发人员可能昂贵
AI驱动的建议仍需要手动验证

价格

免费计划：提供团队计划的两周试用
团队计划：每月每开发者129美元
企业计划：提供自定义解决方案

如何开始

在PullRequest上创建账户
连接您的GitHub、GitLab、Azure DevOps或Bitbucket Cloud存储库
通过平台请求代码审查
AI和高级工程师分析并提供建议
实施建议的改进以获得更安全和高效的代码库

6. Replit

Replit是一个基于云的集成开发环境（IDE），使开发人员能够直接从浏览器编写、协作和部署代码。旨在使编码可访问和高效，Replit提供一系列AI驱动工具和实时协作功能，适合初学者和经验丰富的开发人员。

功能

Replit集成高级AI功能，包括Replit Agent，协助生成、完成和调试代码
使用Replit的云工作空间，无需本地设置或安装。开发人员可以从任何有互联网连接的设备访问其项目，确保灵活性和便利性
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