AI 代码审查入门：让 AI 帮你检查代码质量

2026/06/30·7 分钟阅读·2 次阅读

为什么需要 AI 代码审查？

代码审查（Code Review）是软件开发中保证代码质量的重要环节。传统上，这需要团队成员花费大量时间逐行检查代码。现在，AI 工具可以在几秒内完成初步审查，帮你发现潜在问题、安全漏洞和优化空间。

本教程面向编程新手和独立开发者，教你如何用 AI 工具高效地审查代码。

准备工作

在开始之前，你需要准备以下内容：

代码片段：一段你想审查的代码（Python、JavaScript、Java 等均可）
AI 工具：ChatGPT、Claude、Ciyuano 等支持代码对话的 AI 平台
明确目标：你想检查什么？安全性？性能？代码规范？

第一步：准备你的代码

将你想审查的代码复制到文本编辑器中。建议单次审查的代码不超过 200 行，这样 AI 能更仔细地分析每一行。

小技巧：如果代码较长，可以按功能模块拆分，分批审查。

以下是一个示例代码片段，我们将用它来演示：

def process_data(data):
    result = []
    for item in data:
        if item != None:
            result.append(item)
    return result

data = [3, 1, None, 4, 1, None, 5]
data.sort()
print(process_data(data))

第二步：编写审查提示词

提示词的质量直接决定审查效果。一个好的提示词应包含以下要素：

代码语言：告诉 AI 你用的是什么语言
审查维度：安全性、性能、可读性、最佳实践等
上下文信息：这段代码的用途和运行环境
期望输出：你希望 AI 给出什么样的反馈

推荐提示词模板：

请审查以下 Python 代码，从以下维度分析：
1. 潜在的错误或 Bug
2. 安全性问题
3. 性能优化建议
4. 代码规范和可读性

代码用途：数据处理函数，用于清洗列表数据
运行环境：Python 3.10+

代码如下：
[粘贴你的代码]

请按严重程度分类（错误/警告/建议），并给出修改后的代码。

第三步：获取 AI 审查结果

将提示词和代码发送给 AI，等待分析结果。通常 AI 会在几秒内返回结构化的审查报告。

一份典型的审查报告包含以下内容：

错误（Errors）：会导致程序崩溃或产生错误结果的问题
警告（Warnings）：潜在风险，可能在特定条件下触发
建议（Suggestions）：优化代码质量的改进点

针对我们的示例代码，AI 可能会指出：

第 4 行 item != None 应改为 item is not None（Python 最佳实践）
第 9 行 data.sort() 会原地修改列表，可能影响调用方
缺少类型注解和异常处理
可以使用列表推导式简化代码

第四步：根据建议改进代码

拿到审查结果后，按优先级逐项改进：

先修错误：所有标记为"错误"的问题必须修复
再处理警告：评估警告的严重性，决定是否修改
选择性采纳建议：根据实际需求决定是否优化

改进后的代码示例：

from typing import Optional

def process_data(data: list[Optional[int]]) -> list[int]:
    """清洗列表数据，移除 None 值"""
    return [item for item in data if item is not None]

data = [3, 1, None, 4, 1, None, 5]
sorted_data = sorted(data)
print(process_data(sorted_data))