AI 時代的 Code Review 最佳實踐：從 Google 經驗到智能輔助
前言 程式碼審查（Code Review）是軟體開發中不可或缺的環節，它不僅能提升程式碼品質，更是知識分享和團隊成長的重要機制。Google 在這方面累積了豐富的經驗，而隨著 AI 工具的興起，我們有了更多強大的輔助手段。本文將結合 Google 的 Code Review 最佳實踐，探討如何在 AI 時代進行更有效的程式碼審查。 Google Code Review 的核心理念 1. 品質優先原則 Google 的核心理念很明確：只有當一個變更能改善程式碼品質時，才應該被批准。這聽起來簡單，但執行時需要平衡多個面向： 持續改進勝過完美主義：程式碼不需要完美，但必須比現有版本更好 團隊速度優於個人速度：優先考慮整體開發效率，而非個人的快速提交 維持高標準但避免官僚主義：嚴格但不刻板，靈活但不隨意 2. 審查者應關注的重點 根據 Google 的經驗，審查者應該依序檢查： 設計與架構：整體解決方案是否合理？ 功能性：程式碼是否真正解決了問題？ 複雜度：是否過度設計或過於複雜？ 測試覆蓋：是否有適當的測試保護？ 命名規範：變數、函數名稱是否清晰易懂？ 註解文件：關鍵邏輯是否有適當說明？ 一致性：是否符合現有程式碼風格？ AI 工具如何革新 Code Review 1. 自動化初步檢查 現代 AI 工具可以在人工審查前完成許多基礎工作： # 使用 GitHub Copilot 進行程式碼分析 gh copilot review --diff main # 使用 Claude 或 ChatGPT 檢查程式碼 # 提示詞範例： "請審查這段程式碼的設計模式、潛在 bug、效能問題和安全性漏洞" AI 可以自動檢測的項目： 語法錯誤和潛在 bug 常見的安全漏洞（如 SQL injection、XSS） 效能瓶頸和記憶體洩漏風險 程式碼重複和可重構的部分 缺失的錯誤處理 2. 智能程式碼理解與解釋 AI 工具能快速理解複雜的程式碼邏輯： ...