AICR白皮书

基于LLM的智能化代码审查与架构守护平台白皮书

文档信息

修订记录

概述

研发数字化进程中的代码质量挑战

在当今快速迭代的互联网开发环境中，代码质量是软件产品的生命线。然而，传统代码评审（Code Review）流程面临诸多严峻挑战：高度依赖个人经验导致审查标准不一、评审效果参差；全流程人工介入使得评审周期漫长，中等项目审查可能耗时数天甚至数周；细节疏漏风险高，复杂代码中易遗漏边缘案例和潜在Bug；评审过程与成果难以沉淀，知识传承困难，团队协同效率低下，这些问题严重制约了研发效能与产品质量的提升。

智能化解决方案新范式

为解决上述痛点，赞同科技推出基于大语言模型（LLM）的智能化代码审查与架构守护平台。本产品深度融合人工智能技术与软件工程最佳实践，通过LLM的深度语义理解、上下文关联分析等能力，构建了一套从需求理解到代码实现、再到架构守护的全链路、自动化、智能化代码质量保障新范式。旨在将开发者从繁琐、重复的审查工作中解放出来，聚焦于更具创造性的设计工作，同时系统化地提升代码规范性、安全性与架构合理性。

核心价值

本平台的核心价值在于实现流程提效、质量内建、知识沉淀与智能辅助。通过将AI打造为时刻在线的资深技术专家，我们不仅显著提升了代码审查的效率与覆盖率，更确保了评审过程的标准一致，并将最佳实践固化为可复用的规则资产，为企业的数字化转型构筑坚实可靠的研发底座。

系统架构

• 主控服务：通过主控服务完成与不同生态的对接，为智能体提供标准的工作环境，例如对接不同的需求管理平台或项目管理平台，对接SVN、Gerrit、Gitlab等。其次主控服务作为评审流程的调度管家，负责协调需求理解智能体、功能点评审智能体、架构评审智能体的调度工作。
• 需求理解智能体：用户上传自然语言需求文档，系统利用大模型强大的语义理解能力，自动解析需求内容，并将其转化为标准化的结构化需求文档，是进行功能点评审必要的前置条件。同时，该智能体提供需求澄清助手，帮助使用者利用大模型的能力对结构化需求文档进行调整，使其更加符合实际的业务需求。
• 功能点评审智能体:结合结构化后的需求，对开发者提交的业务代码进行综合评审，发现问题并提供解决建议。智能体提供基于评审规则的配置化评审方案，允许不同项目组灵活选择所关注的代码问题包括对功能点、业务规则实现的错、漏等业务问题以及通用的代码质量问题。同时，该智能体提供功能点评审报告助手，帮助开发者利用大模型的能力快速阅读、整理重点评审结果以及对问题进行修正处理。
• 架构评审智能体：提供灵活可扩展的规则体系，帮助项目组快速定制专属的架构守护体系。既基于符号逻辑的传统静态分析（通过DSL实现）也提供基于大模型的语义分析，兼顾了检测的效率与深度，既能够快速发现表面违规，又能挖掘深层设计缺陷。同时，该智能体提供架构守护评审报告助手，帮助开发者利用大模型的能力快速阅读、整理重点评审结果以及对问题进行修正处理。
• 后管：提供统一的运维管理界面，可以查看评审报告、设定评审规则等。

代码评审流程

产品特点

全链路智能化

打通“需求 -> 代码 -> 架构”的全流程，将AI能力贯穿于代码质量控制的每一个环节，实现从源头到终端的闭环管理，确保软件交付物与业务目标的高度一致。

精准可靠与持续进化

• 精准性：采用“生成+验证”模式，结合RAG技术从专业知识库中检索信息，有效对抗大模型“幻觉”，确保分析结果的准确性。
• 进化性：评审规则、业务知识、最佳实践均可通过知识库进行持续积累和优化，使得系统能力随着使用不断进化，越用越聪明。

灵活可扩展的规则体系

提供大模型规则、DSL规则、自定义规则三种不同粒度和实现方式的规则引擎，满足从快速轻量到深度定制的全方位需求，客户可根据自身技术栈和规范灵活配置，实现架构的强效守护。

深度协同与无缝集成

• 协同性：改变传统评审的割裂状态，通过结构化需求和AI助手，促进开发、测试、产品经理等多角色在统一平台上的高效协同。
• 集成性：可与主流任务管理平台（如Jira）、代码托管平台（如GitLab、GitHub）和CI/CD流水线深度集成，赋能敏捷与DevOps实践。

关键技术

大语言模型的深度应用与优化

• 核心能力利用：充分利用LLM在深度语义理解、代码生成与分析、逻辑推理等方面的核心能力，作为智能审查的基石。
• 技术瓶颈突破：针对LLM的Token限制，采用智能分块、多阶段评审、向量数据库检索等策略处理大规模代码；通过高质量领域语料微调（Fine-tuning）和Prompt工程优化，提升其在代码评审领域的专业表现。

多规则引擎融合的静态代码分析

将基于符号逻辑的传统静态分析（通过DSL实现）与基于概率模型的神经静态分析（通过大模型实现）相结合，兼顾了检测的效率与深度，既能够快速发现表面违规，又能挖掘深层设计缺陷。

基于RAG的知识库构建与应用

• 知识沉淀：将结构化的需求文档、业务规则、架构规范、历史评审案例等非结构化知识嵌入向量数据库，构建企业专属的知识库。
• 增强生成：在评审过程中，通过实时检索相关知识片段提供给大模型，使其生成内容具备更强的上下文相关性和准确性，减少事实性错误。

产品功能

本产品围绕代码质量生命周期的核心环节，构建了四大核心功能模块。

需求智能理解与结构化

• 功能描述：用户上传自然语言需求文档，系统利用大模型强大的语义理解能力，自动解析需求内容，并将其转化为标准化的结构化需求文档。
• 结构化输出：输出文档清晰定义多个业务场景，每个业务场景下拆解出实现所需的功能点，并为每个功能点指定必须遵守的业务规则（包括业务约束与技术约束）。

工作流程

精准的功能点代码评审

• 功能描述：将开发任务与具体的业务场景关联。当代码提交或发起合并请求时，系统自动触发评审流程。
• 智能映射：利用大模型分析代码变更，智能识别出与当前任务相关的业务场景及功能点所对应的实现代码。
• 规则化审查：基于预设的评审规则，系统化检查提交的代码是否完整、正确地实现了需求功能点，并满足所有指定的业务规则。
• 报告生成：自动生成详细的功能点评审报告，清晰展示需求实现度、问题点、风险等级及修复建议，实现需求与代码的双向追溯。

工作流程

多维度的架构守护

• 功能描述：基于LLM的代码分析能力，对项目代码库进行扫描，评估其架构合理性与设计模式 的符合度，主动识别架构腐化、技术债务和规范违规。

• 多规则引擎融合：

  • 大模型规则：适用于复杂语义场景（如设计模式识别、架构异味检测），通过自然语言描述规则和示例即可实现检测，灵活性强。
  • DSL规则：基于领域特定语言定义代码特征，通过静态分析手段进行高效、精准的模式匹配，规避模型幻觉，性能优异。
  • 自定义规则：提供插件化API，支持用户编码实现高度定制化的检测逻辑，扩展性极佳。

工作流程

沉浸式AI智能助手

• 功能描述：在产品各环节提供基于AI的对话式辅助，降低使用门槛，提升决策效率。

• 助手类型：

  • 需求澄清助手：在需求结构化阶段，辅助进行语义歧义分析和逻辑一致性校验。
  • 功能点评审报告助手：支持用户对生成功能点评审报告进行自然语言问答，快速获取问题总结、影响分析、修复方案评估等。
  • 架构守护助手：针对架构问题，提供影响范围分析、重构风险评估等专业解读。

助手架构设计

AI助手基于“指令-意图”两级架构搭建。指令是用户可以根据需要进行切换的功能大类，如：针对报告全文的“全文报告解读”指令，该指令下AI助手获取到的知识上下文是整份功能点评审报告，可以说“指令”明确限制了用户使用助手时获取知识的范围。意图是系统为特定指令编写的能力列表，系统通过聊天上下文以及最新的用户问题确定用户期望执行的操作，从而执行不同的系统功能，如：“实时评审”指令下，“问题修正”意图用于对报告中已识别的问题进行调整，当用户提出类似“问题识别有误，需要修正”的问题时，系统触发“问题修正”意图并执行相关流程。

需求澄清助手

工作流程

指令与意图

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功能点评审报告助手

指令与意图

架构守护评审报告助手

指令与意图

结语

赞同科技智能化代码审查与架构守护平台，代表了软件工程领域与人工智能技术融合的前沿方向。它不仅是提升效率的工具，更是重塑研发文化、构筑高质量软件体系的战略性基础设施。我们相信，通过引入这位永不疲倦的“AI专家”，企业能够有效降低软件负债，加速创新步伐，在数字化竞争中赢得先机。