当我的代码评审开始 “AI 打工”:聊聊这个让我摸鱼更心安的神器

作为一个每天和代码打交道的打工人,最头疼的莫过于提完MR后漫长的等待—— reviewer可能在开会、可能在改bug、可能在摸鱼,而你的代码只能在“进行中”状态里默默吃灰。更惨的是偶尔遇到“人工漏检”,上线后发现奇奇怪怪的bug,只能对着屏幕疯狂道歉:“这锅我背,下次一定仔细查!” 直到我发现了这个藏在云效里的神器——**yunxiao-LLM-reviewer**,现在我的MR终于有了一个24小时在线的“AI监工”,不仅能秒级反馈问题,还能把代码漏洞掰碎了讲给我听,甚至连摸鱼时都忍不住夸两句:这才是打工人的神仙辅助啊!
当我的代码评审开始 “AI 打工”:聊聊这个让我摸鱼更心安的神器

云效Flow 自定义AI代码审核步骤

云效流水线Flow提供了灵活的集成机制,企业可以在云效Flow内开发一个自定义步骤来调用DeepSeek等大模型,对云效Codeup提交的代码评审进行智能评审,并通过云效的API,将这些评审意见回写到合并请求中。 同时,结合云效流水线Flow的能力还可以对提交的代码进行单元测试、代码扫描等任务,并将这些结果一并展示回云效Codeup的提交历史中,反馈每个commit的代码质量状态 • AI 代码审查:使用大模型(Qwen、DeepSeek 等)对 MR 进行代码审查。 • 问题检测:聚焦于冗余代码、逻辑错误、潜在问题、SQL 性能优化等关键维度。 • 自动生成评论:根据模型输出的问题,自动在 MR 上提交评论。 • 支持多种模型:可选择不同的大模型进行代码审查。
云效Flow 自定义AI代码审核步骤
Spring AI 中的 DocumentTransformer 与 RAG 深度解析

Spring AI 架构解析与核心模块实践

Spring AI 架构解析与核心模块实践 在当今数字化转型的浪潮中,人工智能(AI)技术正逐渐成为推动业务创新的关键力量。Spring AI 作为 Spring 生态系统中的一员,为开发者提供了一种简单而高效的方式来集成 AI 功能。作为一名专注于 Java 技术的开发者,我深入研究了 Spring AI 的架构、核心模块以及其实现方式,并在此分享我的学习心得和实践代码。
Spring AI 架构解析与核心模块实践