Code review is quite common practice, and for many years I thought it is great, but hen I experienced mob programming.

基于私有化部署的开源大模型，结合内部知识库的 Code Review 实践，实现一个代码评审助手（CR Copilot）。

谚语曰: “Talk Is Cheap, Show Me The Code”。知易行难，知行合一难。嘴里要讲出来总是轻松，把别人讲过的话记住，组织一下语言，再讲出来，很容易。设计理念你可能道听途说了一些，以为自己掌握了，但是你会做么？有能力去思考、改进自己当前的实践方式和实践中的代码细节么？不客气地说，很多人仅仅是知道并且认同了某个设计理念，进而产生了一种虚假的安心感——自己的技术并不差。但是他根本没有去实践这些设计理念，甚至根本实践不了这些设计理念，从结果来说，他懂不懂这些道理/理念，有什么差别？变成了自欺欺人。

代码，是设计理念落地的地方，是技术的呈现和根本。同学们可以在 review 过程中做到落地沟通，不再是空对空的讨论，可以在实际问题中产生思考的碰撞，互相学习，大家都掌握团队里积累出来最好的实践方式！当然，如果 leader 没有时间写代码，仅仅是通过 review 代码指出团队内其他同学某些实践方式不好，需要给出建议的话，leader 本身也需要沉淀很多相关思考。

本文主要从我们为什么需要CR？CR面临哪些挑战？CR的最佳实践几个方面分析，希望可以给读者一些参考。

本文主要介绍如何实现在 Gitlab 中使用 ChatGPT 进行 CodeReview。

本文梳理了一些CR的方法和团队实践。

Code reviews don’t have to be slow and unproductive. We’re sharing several tools and steps we’ve taken at Meta to make code reviews as fast as possible, without sacrificing quality.

Code Review 的好处虽然被广泛认可，但想做好 Code Review 并不容易。首先团队需要对开展 Code Review 达成共识，然后针对自己团队的特性，采用相匹配的实践方式。关于工具，可以尝试文中提到的插件以及电子看板。

To prevent a misunderstanding, it’s important for developers to understand how different cultures approach reviewing codes, and how diverse teams can establish healthier communication practices when giving and receiving feedback. When we understand each other’s context, the emphasis can shift from confrontation to collaboration, from perfection to excellence.

Code Review在研发流程中非常重要，坚持高标准的Code Review，是追求卓越工程的有效手段。

团队内部的关于 Code Review 的一些经验分享，看起来比较虚，但是也是用心准备。可能各个公司各个平台不一样，不过整体思路逻辑都可以借鉴参考，兴许能有所收益启发。以下主要为文字稿，看起来如有有些奇怪的地方稍微能理解即可。

Code Review, 意即代码审查,是指一种有意识和系统的召集其他程序员来检查彼此的代码是否有错误的地方. 在敏捷团队中推行CodeReview, 可以帮助团队快速成长.本文将分享在"天际-建模平台"如何推行&实践CodeReview。

本篇主要介绍目前已上线的分阶段评审的设计思路与实现，并结合相关的使用数据分析目前设计存在的问题，并尝试给出优化版本的方案。

本篇主要基于文章 《CR 质量思考：指标和现状》 提到的 CR 质量问题进行分析，并结合业内的相关实践提出相应的解法。

本篇主要介绍 CodeReview 的历史发展和质量评价指标，并通过 CodeCollaborator 的报告介绍了 CodeReview 质量数据的分析方式，最终对比 DEF 目前的数据来了解前端目前的 CodeReview 质量现状。

说到 Code Review，经常有同学会问，究竟从哪些方面下手？除了一些抽象的 Review 原则，有没有更细化的实施准则来指导实践？

PCG 代码委员会曾推出过通道晋级代码检查报告。笔者打算在这些报告基础上，从代码格式、代码错误、代码习惯、代码优化四个角度，并结合腾讯医典前端 Code Review 过程中遇到的一些 bad case，逐一列出更细化的实施准则。希望对各位有一定的参考价值。