程式碼審查是軟體開發中至關重要的環節，但其耗時費力的特性一直困擾著開發者。傳統的程式碼審查方法，例如人工同儕審查和基於規則的靜態分析工具，效率低且容易產生誤報。 CodeRabbit公司宣稱利用人工智慧技術可以大幅自動化程式碼審查流程，從而節省開發者大量時間。然而，AI驅動的程式碼審查是否真的能達到預期效果，目前仍有爭議。
在科技圈裡，一場關於程式碼審查的熱烈討論正在上演。每週花2 到5 個小時審查程式碼的日子可能即將成為歷史，這是CodeRabbit公司正在努力實現的目標。
程式碼審查，這個讓開發者又愛又恨的環節，一直是提升程式碼品質的重要手段。然而，它也是出了名的耗時耗力。根據統計，有一半的公司每週要在這上面花費2 到5 小時。更糟的是，如果人手不足，程式碼審查可能會變成一個無底洞，吞噬開發者的時間和精力。
圖源備註：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney
就在這時，CodeRabbit的共同創辦人兼CEO Harjot Gill站了出來，宣稱他們可以用人工智慧大幅自動化程式碼審查過程。 Gill可不是什麼初出茅廬的新手，他曾在資料中心軟體公司Nutanix擔任高級技術總監，也創立過被Nutanix收購的創業公司Netsil。另一位創辦人Gur Singh也是經驗豐富的老手，曾在醫療支付平台Alegeus領導開發團隊。
Gill信心滿滿地表示，CodeRabbit平台使用先進的AI推理來理解程式碼背後的意圖，並為開發者提供可操作的、類人的回饋。聽起來是不是很厲害？ Gill還不忘抨擊傳統方法：傳統的靜態分析工具和程式碼檢查器都是基於規則的，常常產生高誤報率，而同儕審查又耗時且主觀。相比之下，CodeRabbit是一個AI優先的平台。
不過，這番豪言壯語充滿了各種時髦詞彙，讓人不禁懷疑其真實性。事實上，有證據表明，AI驅動的程式碼審查可能不如有人工參與的審查可靠。
Graphite公司的Greg Foster在一篇部落格文章中分享了他們內部使用OpenAI的GPT- 4 進行程式碼審查的實驗結果。雖然AI模型能捕捉到一些有用的東西，例如小邏輯錯誤和拼字錯誤，但同時也產生了大量誤報。 Foster表示，即使嘗試對模型進行微調，也未能顯著減少這些誤報。
那麼，CodeRabbit是否真的能夠解決這些問題呢？還是說，這只是另一個炒作AI的行銷噱頭？目前，我們還沒有看到CodeRabbit的具體表現數據，因此無法對其效果做出準確判斷。
無論如何，CodeRabbit的嘗試都反映了科技業對提高效率的不懈追求。即使AI可能還無法完全取代人工程式碼審查，但它或許能在某些方面為開發者提供有價值的輔助。
未來，我們可能會看到更多AI輔助的程式碼審查工具湧現。這些工具或許能幫助開發者快速發現一些常見錯誤，讓他們將更多精力放在需要人類智慧的複雜問題上。
CodeRabbit的AI程式碼審查工具能否真正解決產業痛點，還有待時間檢驗。但其嘗試無疑推動了程式碼審查技術的發展，預示著未來AI技術將在軟體開發中發揮更大作用。