让 AI 在每个 PR 上自动评审，是 AI 编程工具最容易出收益的应用之一。但写不好评审 prompt，AI 会变成”PR 噪音机器”。本文给完整落地方案。

一、为什么 AI 评审有用

痛点	AI 缓解
Reviewer 时间不够	AI 先扫一遍
同样错误反复出现	AI 比人更耐烦
风格不一致	AI 严格按 rules
周末 / 跨时区 PR 卡住	AI 立即响应
大 PR 复杂度	AI 拆分各 file 分别看

但不是替代人 review。AI 看的是”模式 + 已知陷阱”，人看的是”业务正确性 + 设计意图”。

二、整体架构

PR 提交 → GitHub Action → 拉 diff → AI 评审 → 评论回 PR

每个 PR 增量评审，不需要装 GitHub App，纯 Action 就行。

三、最小 workflow

# .github/workflows/ai-review.yml
name: AI Review
on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize]

jobs:
  review:
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: read
      pull-requests: write
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
        with:
          fetch-depth: 0
      - name: Get diff
        id: diff
        run: |
          git diff origin/${{ github.base_ref }}...HEAD > /tmp/pr.diff
          echo "size=$(wc -c < /tmp/pr.diff)" >> $GITHUB_OUTPUT
      - name: AI review
        if: steps.diff.outputs.size < 100000   # 跳过过大 PR
        env:
          ANTHROPIC_BASE_URL: https://yotradeapi.com
          ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: ${{ secrets.YOTRADE_KEY }}
        run: |
          curl https://yotradeapi.com/v1/messages \
            -H "x-api-key: $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN" \
            -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
            -H "content-type: application/json" \
            -d "$(jq -n --arg diff "$(cat /tmp/pr.diff)" '{
              model: "claude-sonnet-4-6",
              max_tokens: 4000,
              messages: [{
                role: "user",
                content: "[评审 prompt]\n\n# Diff\n\($diff)"
              }]
            }')" | jq -r '.content[0].text' > /tmp/review.md
      - name: Post review
        if: steps.diff.outputs.size < 100000
        uses: actions/github-script@v7
        with:
          script: |
            const fs = require('fs');
            const body = fs.readFileSync('/tmp/review.md', 'utf8');
            await github.rest.issues.createComment({
              owner: context.repo.owner,
              repo: context.repo.repo,
              issue_number: context.payload.pull_request.number,
              body: '## 🤖 AI Review\n\n' + body,
            });

四、评审 prompt 设计

你是严谨的 senior 工程师评审 PR。

# 评审维度（按优先级）
1. 正确性：是否引入 bug、是否处理边界条件
2. 安全性：注入风险、密钥泄露、权限越界
3. 性能：明显低效操作（N+1、大量内存、错误异步）
4. 可读性：命名、注释、抽象层次
5. 一致性：与项目现有模式是否对齐

# 输出格式（严格）

## 🔴 Blocking
- 必须修改才能合并
- 引用具体 file:line
- 给出修复建议

## 🟡 Suggestion
- 建议改但不强求
- 同样引用 file:line

## 🟢 Praise
- 1-2 处值得肯定的地方（鼓励作者）

## 总结
1 句话总体评价。

# 规则
- 不要列空类别（没有 blocking 就不写这段）
- 不要重复"这段代码做了..."（diff 已经说明）
- 不要套话（"代码质量很好"）
- 只评审 diff 内的改动
- 关注变更，不要展开未改的文件

关键：严格的输出格式 + 不写废话。否则 AI 会变成”PR 噪音机器”。

五、避免噪音

AI review 第一个礼拜很有用，第二个礼拜变成噪音的常见原因：

噪音来源	修复
重复指出相同 issue	rules 里写 “我已经接受这个模式”
评论已修复的旧 issue	只评审本次 diff（不是全文件）
鸡毛蒜皮（拼写、tab/space）	prompt 排除”格式问题”（lint 工具做）
长论文式回答	强制 “blocking ≤ 5 条”
无关重构建议	”只评审本次 diff，不建议大改”

六、按文件 / 路径分流

不同路径用不同 prompt：

- name: Detect changes
  id: detect
  run: |
    if git diff --name-only origin/main | grep -q "^src/api/"; then
      echo "type=api" >> $GITHUB_OUTPUT
    elif git diff --name-only origin/main | grep -q "^src/components/"; then
      echo "type=frontend" >> $GITHUB_OUTPUT
    fi
- name: Review (api)
  if: steps.detect.outputs.type == 'api'
  run: ... API 专用 prompt
- name: Review (frontend)
  if: steps.detect.outputs.type == 'frontend'
  run: ... 前端专用 prompt

每种代码用专用 prompt，评审质量明显提升。

七、自动 reply / resolve 流程

1. AI 在 PR 评论：Blocking #3 SQL 注入
2. 你修复，push
3. AI 自动 re-review，发现已修复
4. AI 评论："Blocking #3 已 resolve"
5. 人审 + 合并

实现：

on:
  pull_request:
    types: [synchronize]   # 每次 push 重跑

八、控制成本

PR 大就贵：

PR 大小	评审成本（Sonnet）
100 行	$0.02
1000 行	$0.10
5000 行	$0.50
10000+ 行	$1+

控制：

• 跳过超过 N 行的 PR（让人 review）
• 用 cache（每天第一次评审写入，后续重审命中）
• 用 Sonnet 不用 Opus

九、敏感文件不让 AI 看

- name: Filter sensitive files
  run: |
    git diff --name-only origin/main | grep -v -E "(secrets|\.env|credentials)" > /tmp/files.txt

.env / secrets / credentials 永远不发给 AI。

十、用 Claude Code Headless（替代裸 curl）

- run: npm install -g @anthropic-ai/claude-code
- env:
    ANTHROPIC_BASE_URL: https://yotradeapi.com
    ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: ${{ secrets.YOTRADE_KEY }}
  run: |
    claude --headless --max-turns 5 --task "评审 git diff origin/main..HEAD" > review.md

更智能——Claude Code 可以主动读相关文件、跑测试、查依赖，给出更深入的评审。详见 Claude Code CI/CD 接入。

十一、与现有工具的对接

工具	用途
CodeRabbit	SaaS AI review
Sourcery	Python review
Cursor PR	Cursor 内置
Greptile	大仓库分析
自建 + 中转	完全自主

国内 + 数据敏感 + 完全可控：自建。其它场景看预算。

十二、人 vs AI 评审的分工

评审项	AI	人
拼写 / 风格	✓	✗
类型 / lint	✓（更适合 linter）	✗
明显 bug	✓	✓
性能（明显）	✓	✓
安全（已知模式）	✓	✓
业务正确性	✗	✓
设计意图	✗	✓
API 演进	✗	✓
团队规范的”新例外”	✗	✓

AI 看 70% 的常规问题，留 30% 给人。

十三、相关阅读

• Claude Code CI/CD 接入
• Claude Code Subagent 实战
• AI 编程的 12 个常见错误与避坑指南
• .cursorrules 最佳实践
• AI Agent Prompt Engineering 中文实战

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