在科技圈裏，一場關於代碼審查的熱烈討論正在上演。每週花 2 到 5 個小時審查代碼的日子可能即將成爲歷史，這是CodeRabbit公司正在努力實現的目標。

代碼審查，這個讓開發者又愛又恨的環節，一直是提高代碼質量的重要手段。然而，它也是出了名的耗時耗力。據統計，有一半的公司每週要在這上面花費 2 到 5 個小時。更糟糕的是，如果人手不足，代碼審查可能會變成一個無底洞，吞噬開發者的時間和精力。

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圖源備註：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

就在這時，CodeRabbit的聯合創始人兼CEO Harjot Gill站了出來，宣稱他們可以用人工智能大幅自動化代碼審查過程。Gill可不是什麼初出茅廬的新手，他曾在數據中心軟件公司Nutanix擔任高級技術總監，還創立過被Nutanix收購的創業公司Netsil。另一位創始人Gur Singh也是經驗豐富的老手，曾在醫療支付平臺Alegeus領導開發團隊。

Gill信心滿滿地表示，CodeRabbit平臺使用"先進的AI推理"來"理解代碼背後的意圖"，併爲開發者提供"可操作的"、"類人的"反饋。聽起來是不是很厲害？Gill還不忘抨擊一下傳統方法："傳統的靜態分析工具和代碼檢查器都是基於規則的，常常產生高誤報率，而同行審查又耗時且主觀。相比之下，CodeRabbit是一個AI優先的平臺。"

不過，這番豪言壯語中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驅動的代碼審查可能還不如有人工參與的審查靠譜。

Graphite公司的Greg Foster在一篇博客文章中分享了他們內部使用OpenAI的GPT- 4 進行代碼審查的實驗結果。雖然AI模型能捕捉到一些有用的東西，比如小邏輯錯誤和拼寫錯誤，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的營銷噱頭？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行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代碼審查，但它或許能在某些方面爲開發者提供有價值的輔助。

未來，我們可能會看到更多AI輔助的代碼審查工具涌現。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。