你用过拼写检查器吗？我们猜你会用。你会用一个只写着“纠正文档中所有拼写错误”的按钮吗？但愿你不会。你的文字处理器可能根本就没有这个选项。为什么？因为拼写检查器会拒绝词典里没有的内容（比如 Hackaday）。它可能会把错误的词猜成正确的词。当然，它也可能会漏掉像“too”和“two”这样的拼写错误。那么，你为什么要盲目地接受人工智能代码审查呢？你不会的，这就是 Bill Mill 最近推出的工具的初衷，这个工具可以帮助他更好地进行代码审查。
他指出，他忽略了该工具输出的大部分建议，但这确实让他避免了一些错误。就像拼写检查一样，有时你只需点击“忽略”即可。但至少你不必检查每一个单词。
基本用例是在发送或接收 PR（拉取请求）之前对其进行评估。他确实提到，直接把工具的评论直接扔到 PR 的评论里是很不礼貌的。这实际上只是标记了一些需要人工更仔细查看的地方。
该程序使用命令行界面来处理您选择的法学硕士 (LLM)。您可以使用本地模型，或者如果您有密钥，也可以选择远程模型。例如，您可以获取 Google Gemini 的免费密钥，并按照 LLM 程序的说明进行设置。当然，许多人更愿意在本地运行，这样您就不会与 AI 的企业巨头共享代码。当然，如果您不介意共享，也有很多工具（例如 GitHub Copilot）可以很乐意为您完成同样的操作。
审查工具只是一个 bash 脚本，因此很容易更改，包括系统提示，您可以根据自己的喜好进行调整：
请以高级工程师的身份审查此 PR。
## 重点领域
– 架构和设计决策
– 潜在的错误和边缘情况
– 性能考虑
– 安全隐患
– 代码可维护性和最佳实践
– 测试覆盖率## 审查格式
– 首先简要概述 PR 的目的和变化
– 列出实施的优势
– 确定问题和改进机会（按优先级排序）
– 在适用的情况下，提供建议更改的具体代码示例请提供具体、建设性且可操作的反馈。请以 Markdown 格式输出评论。
你会用这样的工具吗？你会修改提示符吗？请在评论区留言告诉我们。如果你想在本地 LLM 上多玩玩（而且你显卡够大），可以试试msty 。
原文： https://hackaday.com/2025/08/01/ai-code-review-the-right-way/