字节AI神操作二:AI代码扫描,每天提前2小时下班

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作者：微信文章
在带研发团队的过程中，质量方面我最关注的就是开发代码的质量，因为缺陷大都是在编码时产生的，今天和大家聊聊如何落地AI代码扫描并帮助研发大幅提效。
技术演进：我们走过的弯路与突破

在探索AI代码扫描的过程中，我们走过不少弯路，也积累了一些经验。回顾这段历程，我认为技术演进可以分为三个阶段：
第一阶段：工具驱动的静态分析

最初，我们尝试了各种静态分析工具。这些工具确实能发现一些明显的问题，比如空指针、未使用的变量等。但很快我们就发现它们的局限性：

误报率高：工具会报告大量"问题"，但很多其实不是真正的缺陷上下文缺失：工具不理解业务逻辑，经常把正常代码标记为问题反馈单一：只能告诉你"有问题"，但不知道如何修复

最关键的是，这些工具无法理解代码背后的业务意图，而业务逻辑错误往往比语法错误更危险。
第二阶段：规则驱动的专家系统

为了解决静态分析的局限性，我们尝试构建规则驱动的专家系统。我们邀请了资深工程师总结代码审查经验，将其转化为可执行的规则。这个阶段的特点是：

规则精确：基于真实经验，针对性强可解释性强：每条规则都有明确的理由和依据反馈具体：不仅指出问题，还提供修复建议

但这个方案也有明显问题：规则维护成本高，难以适应业务变化，而且仍然无法处理复杂业务逻辑。
第三阶段：知识驱动的智能系统

经过前两个阶段的探索，我们意识到单纯依靠规则或静态分析都难以解决根本问题。我们需要的是一个能够理解代码、理解业务、理解架构的智能系统。

这个阶段的核心思路是：构建代码知识图谱，将静态扫描等分析工具中采纳率高的代码扫描规则进行类别进行提取，形成了CR规则本体树，并用于评审。基于CR规则本体树+LLM的评审出的问题和建议会以评论方式展示给工程师们。为保障评审的问题精准有效，AI要再次验证这些评论，且严重部分要采用相同的规则，并且需要使用规则的细节和正反例来进行验证结合大模型的语义理解能力，实现真正的"智能"代码审查。这不再是简单的"找问题"，而是"理解代码-发现问题-提供方案"的完整闭环。


深度实践：构建可落地的解决方案

理论再美好，最终还是要落地。下面我想分享一些我们在实践中发现真正有效的方法：
从小处着手，逐步扩展

我们最初犯的错误是试图"一步到位"，构建一个"完美"的代码扫描系统。结果项目周期长、风险高，最终效果也不理想。

后来我们改变了策略：选择一个具体场景作为切入点，比如API接口的参数检查。我们先用两周时间构建了一个最小可行产品，在小范围内试用，收集反馈，快速迭代。这个"小步快跑"的策略让我们能够：

快速验证技术可行性及时发现和解决问题积累用户信任和接受度为后续扩展奠定基础

人机协同，而非完全替代

我们曾经幻想过"全自动"代码审查，但现实告诉我们：完全替代人工审查是不现实的，至少在当前技术条件下如此。

我们现在的做法是"人机协同"：机器负责处理重复性、模式化的工作，人类负责处理需要创造性、判断性的工作。具体来说：

机器负责：语法检查、规范验证、常见模式识别人类负责：业务逻辑验证、架构设计评估、创新性判断

这种分工不仅提高了效率，也让工程师能够专注于更有价值的工作。
反馈闭环，持续优化

代码扫描不是"一次性"工作，而是需要持续优化的过程。我们建立了完整的反馈闭环：

扫描结果：系统生成问题报告人工确认：开发人员确认问题真实性反馈收集：收集对扫描结果的反馈规则优化：基于反馈优化扫描规则效果评估：评估优化效果

这个闭环让我们能够持续改进系统性能，减少误报，提高精准度。
数据驱动，量化评估

没有度量，就没有改进。我们建立了一套完整的度量体系，包括：

效率指标：审查时间、问题发现率、修复时间质量指标：缺陷密度、线上故障率、代码覆盖率满意度指标：开发人员满意度、使用频率、推荐意愿

这些数据不仅帮助我们评估系统效果，还为持续改进提供了方向。
总结

代码质量保障是一个系统工程，单纯的技术方案难以解决根本问题，必须从系统思维出发，构建完整的质量保障体系。

实践表明，基于知识图谱和规则本体树的智能代码扫描技术，能够有效提升代码质量保障的效率和质量。但技术只是手段，真正的挑战在于如何将技术与组织流程有机结合，形成持续改进的良性循环。

基于AI的代码扫描，本文介绍了核心思想，一篇文章无法把细节全部讲完，如需了解更多，也欢迎评论区留言，我们一起探讨~~

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