背景

在当今快速发展的软件开发领域中，代码质量与开发效率成为企业竞争力的重要组成部分。“博云 AIOS”与“DeepSeek”的强强联合，旨在通过人工智能技术的深度集成，为企业提供前所未有的代码辅助评审服务。不仅可以大幅减少人工评审的时间成本，同时还能提高评审的准确性和一致性。该系统能够实时监控代码变更，自动识别出不符合最佳实践或可能存在风险的部分，并提出优化建议。此外，它还支持多维度的代码质量评估，包括但不限于代码复杂度、重复率以及测试覆盖率等关键指标，帮助团队更好地维护项目健康状态。

借助“博云 AIOS + DeepSeek”，无论是小型创业公司还是大型企业，都可以实现更高效、更安全的软件开发流程，释放团队创新潜力，缩短产品迭代周期，在激烈的市场竞争中占据有利地位。

代码辅助评审

在数字化转型加速推进的今天，软件开发已成为企业创新和竞争力提升的核心驱动力。然而，随着项目规模的不断扩大和技术复杂度的日益增加，如何确保代码质量、提高开发效率以及减少潜在风险，成为了每一个技术团队面临的重大挑战。传统的代码评审过程虽然至关重要，但往往耗时费力，并且高度依赖评审人员的经验与专业技能，这不仅限制了开发速度，也可能因为人为因素导致质量问题。

本文将深入探讨这一创新组合如何通过智能化手段解决传统代码评审中的痛点，揭示其背后的技术原理，并展示实际应用案例中所取得的显著成效。

传统模式的不足之处

1. 效率低下：传统代码评审通常依赖于人工检查，这不仅耗时，而且对于大型项目或频繁更新的代码库来说，难以保持高效。评审人员需要花费大量时间去理解代码逻辑、查找潜在问题，这会拖慢整个开发流程。

2. 一致性差：由于不同的评审人员可能具有不同的经验水平和背景，他们对代码质量标准的理解也可能存在差异。这就导致了评审结果的一致性和客观性难以保证，同样的代码段可能会得到截然不同的反馈。

3.覆盖面有限：

人工评审容易受到个人偏见的影响，某些类型的错误（如风格不一致）可能更容易被注意到，而复杂的逻辑错误或者安全漏洞则可能被忽略。此外，随着代码库的增长，确保全面覆盖变得更加困难。

4.缺乏实时反馈：

传统的代码评审过程通常是异步进行的，开发者提交代码后需要等待一段时间才能得到反馈。这种延迟不利于快速迭代开发，特别是在敏捷开发环境中，及时的反馈对于维持开发节奏至关重要。

如何实现 DeepSeeK 高效代码评审？

01 一键部署运行 DeepSeek

选择博云 AIOS 系统种预置的 DeepSeek 模型，一键部署运行。

<p align=center>（模型仓库）</p>

<p align=center>（在任务管理中取得接口调用地址）</p>

02 创建代码辅助评审智能体应用

配置 gitlab

1. 创建 personal access token

2. 在需要接入辅助评审的项目中创建 webhook, (*必须填写 secret token :该 secret 主要用于 gilab 和辅助评审应用间进行通信认证，可任意指定但要保证跟辅助评审应用的环境变量 GITLAB_SHARED_SECRET 保持一致)

3.在 AIOS 中快速部署代码辅助评审工具 PR-Agent（https://github.com/qodo-ai/pr-agent）

1. 配置任务名称、选择集群、选择 worker 镜像

2. 配置环境变量和内部服务端口

3. 配置服务所使用的资源（无需配置 GPU）, 并点击立即运行

代码辅助评审使用示例

在 Gitlab 上提交 MR, 即可触发代码辅助评审。等待一会儿之后，我们可以看到 MR 中已经新增了 AI review 的内容。

1. 自动生成该 MR 的描述信息，包括功能概述，改动的功能，以及增加或删除的文件信息等

2. 自动生成 review 信息，如当前 MR 的评分、评审耗时、存在的问题等。

3.自动生成代码优化建议

4. 通过提交指定命令的 comment 与评审 AI 互动，常见的命令如：

l  /ask ： 与 AI 进行问答

l  /improve ：会扫描 PR 代码更改，并自动生成有意义的建议以改进 PR 代

l  /review ：该工具的主要目的 review 是为 PR 审阅者提供有用的反馈和见解

无论您是正在寻找提升团队生产力的方法，还是对最新技术趋势感兴趣的专业人士，这篇文章都将为您提供宝贵的见解和启示。

博云现推出 AI 一体机，全面适配 DeepSeek 各尺寸模型，欢迎联系我们咨询体验。

关于博云 AIOS

AIOS 是博云专为 AI 应用推出的企业级一站式人工智能操作系统，屏蔽底层异构算力差异，面向 AI 大模型、生信、仿真渲染、气象、智能控制、图像视频处理等领域的分布式计算提供调度器管理，在网络、存储等基础能力方面增强高性能适配，为 AI 应用提供稳定、高效、可观测的部署与服务运行时管理能力。

同时 AIOS 提供轻量化多框架 AI 训推工具链平台，支持多种分布式 AI 深度学习框架，模型推理框架，IDE 工具，算法、模型仓库，以及模型量化和转化能力，覆盖数据标注、算法开发、模型训练、模型推理的全生命周期。

AIOS 可以帮助企业和开发者自主构建人工智能业务，助力企业保持行业领先能力。