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用 Fable 作为 Review Agent 也挺奢侈的,我让它 CodeReview 一个 PR, 已经烧了 8% 的额度。 如果以后 Fable 额度放进订阅成为常态,最划算的大概就是在 design 任务规划的时候用,后面让别的模型去执行。
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Code Review Expert 是一个为 AI 智能体设计的开源技能包 它能像资深工程师一样进行结构化代码审查 通过一条指令,可以自动检测 SOLID 原则违规、安全漏洞、性能瓶颈、错误处理缺陷等问题 检测结果按严重程度分级输出 它能检测跨站脚本攻击、SQL 注入、服务端请求伪造、竞态条件等安全风险 也能识别 N+1 查询、缓存缺失、内存泄漏等性能瓶颈 还能找出死代码并给出安全删除方案 整个审查流程分为六步 先用 git diff 确定变更范围 再依次检查架构设计、冗余代码、安全漏洞和代码质量 最后按 P0 到 P3 四个级别输出问题清单 实施修复前还会征求确认 这让 AI 智能体能够有条理地完成代码审查。 GitHub:
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Copilot 的 Code Review 和 Cursor 比起来就是一坨。
小米 6 月 11 日开源 MiMo Code,MIT 协议。 没绑硬件、没要求注册手机号、直接 MIT。 持久记忆系统跨会话保留,3 周前讨论过的代码方案,今天接着继续。 「无限上下文」压缩策略支持百万级 token。 Agent 协同模式同时跑代码生成 + 单测 + 重构 + Code Review 四个 sub-agent。 独立开发者周末测出来:MiMo Code 在多文件 refactor 比 Cursor 强,单文件补全 Cursor 还是顺手。 Cursor + Claude Code 体系第一次被国产 MIT 协议挖出一个口子。 要不要先 fork 一份周末试一试?
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各家国模现阶段最应该推出的是 code review plan,提供 token+MCP 一体化方案。 无论 Claude 还是 GPT,灯下黑都很明显,同一厂商的模型怎么 review 都是互吹。 而异厂商模型可以很好的规避这一点,大幅提高代码质量。这对 reviewer 的智力并没有多高的要求。 厂商还可以就此拿到大量「蒸馏」数据。
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Fabe 5 写代码 + GPT 5.6 Sol code review,或者反过来,强强联手,效果无敌。
某种程度上是 AI 让多数团队的 code review 变得实际和有意义这件事成为可能。🥳
今天是 review改代码,我就负责打包搬运。 #那个猿人看俩人类讨论的图#
用千问做了一次项目代码的完整 Code Review,用的是 Token 按量计费,30 块钱没了。🌚🌚🌚
虽然至今 DeepSeek V4 都没有发布,但其实我一直在用它做一些编码的 Code Review 工作,大部分时候,它的很多 Review 意见其实挺不错的,一些偏差也只需要写好对应的 ADR 文档即可。 不过 DeepSeek 的编码实现就很差,它很容易偷懒,只适合做审查工作,并且是辅助的审查。
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