2025 年你真正可以使用的十大 AI 代码审查工具

作为一名开发者，我见证了人工智能工具从最初的自动补全噱头发展成为真正有用的助手。如今，它们可以审查代码合并请求、找出逻辑错误、解释代码差异，甚至还能修复代码风格问题。

如果你经常进行代码审查，你可能已经见过大量声称能让 PR 变得轻松无比的“AI 代码审查”工具。过去几个月我试用过不少，说实话，大多数都不值得花时间去设置，它们要么增加噪音，要么重复代码检查工具的警告，要么拖慢你的工作流程。

以下是 10 款真正适用于 2025 年代码审查的 AI 工具，它们都经过了真实工程团队的测试、使用或广泛采用。

1. CodeRabbit

最适合：对话式、上下文感知型拉取请求审查

CodeRabbit 正迅速成为使用 GitHub 的团队的首选工具。它不会像其他工具那样给出零散的评论，而是针对你的 PR 生成完整、结构化的反馈，涵盖可读性、可维护性和潜在 bug。你可以像回复队友一样直接回复 CodeRabbit 的评论。

它还会从你的代码库和之前的合并中学习，这意味着你使用它的次数越多，它就越能感知上下文。

开发者喜欢它的原因：

• 真实对话式公关评论
• 仓库中的上下文和之前的审查
• 流畅的 GitHub 集成

2. GitHub Copilot 审查

最适合：在代码审查过程中提供内置人工智能辅助

GitHub 悄然推出了 Copilot  Reviews，它本质上是一个 Copilot，可以帮助你在提交 PR 时理解、总结代码并提出修复建议。它可以解释更改的作用，突出显示存在风险的逻辑，甚至可以直接重写代码。

如果您的团队已经在使用 GitHub Copilot，则此功能无需额外设置即可自然融入其中。

开发者喜欢它的原因：

• GitHub 原生
• PR变更简述
• 内联修复建议

3. CodiumAI

最适合：审查逻辑和测试覆盖率

CodiumAI 专注于逻辑验证和测试生成。当你提交拉取请求时，它会分析代码背后的逻辑，并指出哪些行为与预期不符。它还可以建议缺失的测试用例。

对于需要推送大型后端更新或处理频繁 API 逻辑变更的团队来说，这尤其方便。

开发者喜欢它的原因：

• 检测逻辑不一致
• 自动建议测试用例
• 适用于 Python、JS、Java 和 Go

4. DeepDocs

最适合：保持文档与代码审查同步

DeepDocs 是你意想不到的“AI 文档审阅器”。它能在你的代码更改时自动检测过时的注释、文档或 README 文件，并自动更新它们。

可以把它想象成文档层的持续集成/持续交付（CI/CD）。它能完美集成到 GitHub 中，并保留你原有的格式和样式。

开发者喜欢它的原因：

• 始终保持文档最新状态
• 每次提交都有清晰的变更报告
• 可与 Docusaurus、Mintlify、MkDocs 等配合使用

5. DeepSource 自动修复

最适合：自动修复静态分析过程中发现的问题

DeepSource 一直以来都用于静态分析，现在又增加了 AI Autofix 智能层，它可以解释每个问题并自动修复它。

这不仅仅关乎风格违规，还涵盖性能、安全性和可维护性。

开发者喜欢它的原因：

• 自动修复代码问题
• 轻松集成 CI/CD
• 出色的报表仪表板

6. Snyk Code AI

最适合：以安全为中心的代码审查

如果您优先考虑代码安全，那么 Snyk Code  AI 绝对值得考虑。它不仅能进行语法和模式检查，还能在上下文中标记潜在漏洞，例如 SQL 注入或不安全的数据解析。

它由 DeepCode AI 提供支持，该人工智能不断从数百万个安全和不安全的代码模式中学习。

开发者喜欢它的原因：

• 强大的安全情报
• 集成到公关工作流程中
• 清晰地解释了风险。

API 团队的额外福利： 如果您的评审经常涉及 API 设计或端点测试，那么像 Apidog这样的工具 可以很好地与 AI 评审员配合使用。它整合了 API 设计、测试和文档，确保您的 PR 反馈在代码和 API 方面保持一致。

7. 可待因

最适合：用于多语言项目的轻量级 AI 审校工具

Codeium 不仅提供代码补全功能，还具备代码审查功能，可以分析函数并发现可疑逻辑。它速度快、注重隐私保护，并支持 70 多种语言。

喜欢极简设置的开发者通常会结合人工 PR 审核，以增加一层保障。

开发者喜欢它的原因：

• 简单快捷
• 多语言支持
• 可在 JetBrains、VS Code 等平台中使用

8. ReviewPad

最适合：公关自动化和智能审核工作流程

ReviewPad 将 AI 审阅与工作流程自动化相结合，例如自动分配审阅者、标记问题和执行团队规则，同时提供 AI 驱动的反馈。

它非常适合希望在不降低效率的前提下规范评审流程的中大型团队。

开发者喜欢它的原因：

• 结合自动化和人工智能反馈
• 自定义规则和工作流设置
• 对成长型团队很有用

9. 助手

最适合：本地、注重隐私的AI代码审查

Aider 就像一个本地的 AI 结对程序员，可以直接在你的终端中审查和编辑你的代码。你可以和它聊天，问“这个函数有什么问题？”或者“你能重构一下，让它更易读吗？”

由于 Aider 可以在本地运行，因此对于无法将代码发送到外部服务器的团队来说，它是一个不错的选择。

开发者喜欢它的原因：

• 无需依赖云平台
• 直接在您的代码库中运行
• 支持跨多个文件的上下文

10. Amazon CodeWhisperer

最适合：大量使用 AWS 的项目和安全编码建议

CodeWhisperer 最初是一款 AI 代码助手，但现在也提供代码审查洞察，可以识别效率低下之处、不良实践以及 AWS SDK 的误用。如果你的技术栈是云原生架构，那么它非常适合你。

它与 AWS Cloud9、VS Code 和 JetBrains IDE 集成，使亚马逊生态系统中的开发人员能够轻松使用。

开发者喜欢它的原因：

• 针对 AWS 开发进行了优化
• 安全意识建议
• IDE灵活性

其他值得一提的

如果您想进一步了解，还可以查看：

• 可变人工智能——用于自动代码转换
• Tabnine – 轻量级 AI 代码建议
• DeepCode（现为 Snyk 的一部分）——基于模式的 AI 评论
• Zed AI 助手——带复习提示的协作式编程环境

最后想说的话

人工智能不会取代人工代码审查，但它正在成为代码审查中不可或缺的一部分。

团队并没有追求 100% 的自动化，而是利用这些工具及早发现极端情况、减少审核时间并确保质量的一致性。

最佳策略是集成一到两个适合您工作流程的工具，例如，使用 CodeRabbit 进行 PR 审核，使用 Snyk Code AI 进行安全检查，并保持其余流程由人主导。

如果运用得当，AI代码审查不仅仅关乎速度，更重要的是编写出更优质的代码，减少后续的意外情况。