AI Code Review · 项目实践课程

如何实现高质量的 AI Code Review

面向有研发经验的全栈工程师，以真实工程实现为线索，讲清 AI Code Review 的职责边界、Harness 架构、采纳率与召回率评估，以及远端服务化方法。

9 章12–16 小时全栈研发 / TL / 架构师Markdown + 静态 HTML

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课程目录

从审查边界出发，先建立可执行系统与可复算指标，再进入采纳率、召回率和远端服务。

把 AI 放进代码审查之前，先分清它该接管哪些重复劳动，哪些判断仍必须由人负责。

沿一次真实审查请求拆开入口、状态机、批次、MCP、Agent 与结果验证的职责。

从 TP、FP、FN 到真实状态枚举，建立一套可复算、能解释排除项的 AICR 指标口径。

从拒绝样本定位规则、上下文、可执行性与重复建议造成的噪音。

把项目规则、上下文、二次复核和反馈记忆连成持续降噪的闭环。

把所谓偷懒还原为可观察的输出衰减、步骤遗漏和流程控制失效。

用外部完成证明、质量门和漏报回流推动每一批审查真正结束。

补齐异步任务、Git 工作区、并发、幂等、回调与监控，把本地能力变成服务。

把目标、执行、验证、度量、反馈和服务化重组为可迁移的落地路线。