開發效率翻倍!編碼助手+云效 AI 評審如何破解代碼質量與速度難題?
作者:致信
背景
隨著軟件開發復雜度的持續攀升和產品迭代周期的不斷壓縮,傳統開發模式正面臨雙重挑戰:
- 一方面,開發者需要在有限時間內高效完成高質量代碼編寫。
- 另一方面,團隊需投入大量資源進行人工代碼審查以確保可維護性與安全性。
然而,人工開發易受認知負荷限制導致效率瓶頸,人工評審又常因知識經驗差異引發疏漏或標準不統一。如今隨著 AI 技術的突破,這一問題出現了全新解法:使用編碼助手(包括不限于通義靈碼、Qoder、Cursor、Claude Code 等工具,本文以通義靈碼作為示例) + 云效 AI 評審,助力解決傳統開發流程中的一些挑戰。
用戶核心訴求
- 效率提升:開發者希望減少重復性編碼和調試時間,專注于核心邏輯設計。
- 質量保障:團隊希望規避人為疏忽導致的質量風險,確保代碼符合規范且可維護。
- 成本優化:企業希望降低代碼返工率與缺陷修復成本,加速產品迭代周期。
解決方案
方案介紹
- 通義靈碼 [ 1] 是由阿里云提供的智能編碼輔助工具,提供代碼智能生成、智能問答、編程智能體等能力,為開發者帶來高效、流暢的編碼體驗。
- 云效 AI 評審 [ 2] 是由阿里云云效 Codeup 提供的智能代碼評審輔助工具,提供代碼智能評審、自定義規則、標題/描述自動生成、智能對話等能力,縮短 Code Review 時間,提升代碼質量。

以下為通義靈碼 + 云效 AI 評審方案的流程介紹:

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用戶需求:流程起點,用戶提出代碼開發、缺陷修復的需求
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通義靈碼代碼生成:理解用戶需求,轉化為代碼實現(AI 生成代碼需 ????? 最終審核,不可直接用于生產環境)
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Codeup CR:通過推送評審模式 [ 3] ,自動創建 Codeup 代碼評審
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Codeup 智能評審:立即對代碼進行 AI 評審(AI 輔助審核代碼, ????? 根據建議進行代碼調整)
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步驟 2~4 構成一個 loop ,????? 結合代碼 AI 生成和代碼 AI 評審的優勢,直到代碼保質保量完成
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交付高質量代碼
同時,用戶可結合云效流水線 [ 4] 集成 CI/CD 直到將需求發布上線。流程圖如下:

方案亮點
代碼智能生成、編程智能體等多種協作模式

自動觸發 CR 審查
支持設置不同的分支默認進行 AI 評審。


清晰簡潔的摘要,重要的變更明細

代碼逐行評審,直觀明了的報告


自定義規則
讓 AI 評審更符合團隊的規范與習慣,提供一致性更強的評審體驗。
問題嚴重程度
默認 >= CRITICAL 級別的問題會被標記,可選項 BLOCKER、CRITICAL、MAJOR、MINOR。


path_instructions



標題/描述自動生成

AI 助手對話,變更代碼解釋

實踐指南
Codeup 代碼庫初始化
新建代碼倉庫,初始化 spring-boot-demo 腳手架代碼。在設置 - 推送規則設置中,開啟推送評審模式。(當然,我們也可以使用 feature 分支加手動創建 CR 的方式。)

AI 助手設置默認評審分支

Clone 代碼庫到本地,使用通義靈碼開發需求
接下來實現一個新功能:支持文件上傳并保存到指定目錄下,并且限制文件大小的功能
- 使用通義靈碼智能體模型,選擇 qwen3-coder / qwen3-thinking 模型,輸入以下指令
新增一個 FilesController 實現接收文件上傳并保存到 /tmp/files 目錄下,限制上傳的文件不能超過1MB

- 通義靈碼會根據我們的要求,自動調用不同的工具以實現需求

- 啟動服務
- 調用接口上傳一個小于 1MB 的文件 test.txt,確認文件上傳是否成功

- 測試上傳超過 1MB 的文件,可以看到程序返回了 HTTP Request Entity Too Large 413 狀態碼

推送代碼,使用智能評審
- 代碼提交推送后,系統自動生成 CR
? demo git:(main) ? git add .
? demo git:(main) ? git commit -m "feat: support file upload with file size limit 1MB"
[main 00b96a4] feat: support file upload with file size limit 1MB
2 files changed, 42 insertions(+)
create mode 100644 src/main/java/com/example/demo/FilesController.java
? demo git:(main) git push
...
remote: +------------------------------------------------------------------------------------+
remote: | The following tips are provided by Codeup: |
remote: +------------------------------------------------------------------------------------+
remote: | Code review #1 has been created, please visit: |
remote: | https://codeup.aliyun.com/xxxx/spring-boot-demo/change/1 |
remote: +------------------------------------------------------------------------------------+
To https://codeup.aliyun.com/xxxx/spring-boot-demo.git
* [new reference] main -> refs/changes/1/head
- 訪問 CR 鏈接,可以看到云效 AI 助手已經在進行代碼評審

- 新增的代碼可能不會 >= CRITICAL 問題,我們“故意”修改一個有問題的 commit 來驗證識別 AI 評審的能力
- 調整 MAX_FILE_SIZE 從正確的 1MB 改為錯誤的 1024MB
- 調整 file size 判斷的邏輯從正確的大于 MAX_FILE_SIZE 改為錯誤的小于 MAX_FILE_SIZE

- 回到 CR 頁面重新觸發請求評審,稍等片刻可以看到識別出“文件大小判斷邏輯反向”和“MAX_FILE_SIZE 常量值錯誤設置為 1GB”這兩個新引入的缺陷


相關鏈接:
[1] 通義靈碼
https://help.aliyun.com/zh/lingma/product-overview/introduction-of-lingma
[2] 云效 AI 評審
https://help.aliyun.com/zh/yunxiao/user-guide/ai-intelligent-code-review
[3] 推送評審模式
https://help.aliyun.com/zh/yunxiao/user-guide/push-review-mode
[4] 云效流水線

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