ChatGPT可辅助代码审查，能快速发现语法错误、潜在漏洞、可读性问题并支持文档生成，但受限于缺乏上下文理解、无法验证运行效果、存在幻觉风险和商业逻辑盲区，需结合人工判断；通过预审扫雷、提问引导、多版本对比和定制化指令等方式，可提升审查效率，但最终责任仍由开发者承担。
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用ChatGPT做代码审查，不能完全依赖，但作为辅助手段非常靠谱。它能快速发现常见问题、提升沟通效率，但无法替代经验丰富的开发者对业务逻辑和系统架构的深度判断。
能帮你发现什么
ChatGPT在代码审查中可以高效处理一些重复性高、规则明确的任务：
- 基础语法与风格检查：识别拼写错误、括号不匹配、缩进混乱等低级错误，尤其适合统一团队编码规范。
- 潜在漏洞提示：基于训练数据中的安全知识，指出可能存在的SQL注入、XSS风险或空指针引用。
- 可读性优化建议：重命名模糊的变量名，拆分过长函数，补充缺失的注释，让代码更易理解。
- 文档生成支持：根据代码自动生成接口说明或更新变更日志，节省手动编写时间。
有哪些局限性
尽管能力强大，ChatGPT仍有明显短板，需人工介入弥补：
- 缺乏上下文感知：它不了解项目的历史决策、性能要求或部署环境，可能误判某些“看似奇怪”但合理的实现。
- 无法验证实际运行效果：不会执行代码，对并发问题、内存泄漏等动态行为无能为力。
- 存在“幻觉”风险：可能编造不存在的API或提出理论上正确但实践中不可行的方案。
- 商业逻辑盲区：不懂业务优先级，无法判断一段牺牲性能换取灵活性的代码是否值得。
怎么用才最有效
把ChatGPT当作初级审阅者，结合人工复核才能发挥最大价值：
- 预审扫雷：提交PR前先让ChatGPT过一遍，清理掉明显问题，减少主审者负担。
- 提问引导思考：针对复杂模块，主动问“这段代码有哪些潜在风险？”来获取新视角。
- 对比多个版本：对同一段代码让模型给出两三种改进建议，再由人综合评估取舍。
- 定制化指令：提供团队编码规范文档，让它按你们的标准进行检查，提高建议相关性。
基本上就这些。AI工具是效率加速器，不是责任转移器。最终对代码质量负责的，还是开发者自己。合理利用ChatGPT，能让CodeReview更聚焦于设计合理性与长期可维护性这类高阶议题。
