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Anthropic 公布了 Claude Code 团队在 Claude 写出约 90% 代码后如何审查代码的做法。文中提到，团队里没有人对代码库保持完整的心智模型，也就是没人能在脑子里装下整个代码的全貌。他们还记录了一次拉取请求在一夜之间跑了五十多轮审查，以及审查者把大部分精力花在已有代码上。不过团队也承认，目前还缺一项他们想要的控制手段。这些说法是否站得住脚，正被一线实践者检验。
gauravsharmaGG/mergejudge-runner · MergeJudge AI Code Review: open-source GitHub Action and runner for AI pull request review that learns your repo's rules. Bring your own AI key.
MergeJudge 是开源的 GitHub Action 与 runner，用于对拉取请求进行 AI 审查并按 auto、review、block 三个等级分流。它先使用确定性规则确定最低等级，默认只允许 AI 使等级更严格；它会读取仓库基分支上的 AGENTS.md、REVIEW_POLICY.md 和 .mergejudge.yml，因此拉取请求无法放宽自己的审查标准。用户需自备 Anthropic、OpenAI、z.ai 或任意 OpenAI 兼容端点的 API key，也可选择仅使用规则而不调用 AI。项目支持 deep 模式来补充变更代码的调用方与相关文件、根据 PR 上的反馈学习规则，并通过定时任务生成供人工审核合并的规则提案 PR。
aqasim81/ai-code-review-bot · GitHub App that reviews pull requests using syntax-tree analysis and an LLM, posting inline comments on changed lines. TypeScript, Next.js, BullMQ, PostgreSQL.
ai-code-review-bot 是一个 GitHub App，通过 tree-sitter 语法树分析与 LLM 代码审查自动审阅拉取请求，并在变更行上以内联评论形式给出严重程度、分类和修复建议。项目支持增量审查（仅审查上次审查提交之后的改动）、BullMQ 后台任务队列与重试、OAuth 保护的管理面板，以及按仓库配置启用的检查类别、最低严重程度、排除路径和自定义审查指令。
jeremylongshore/pr-to-prompt · Convert GitHub PRs into structured, reviewable prompt-spec artifacts for AI-assisted code review and regeneration
pr-to-spec（仓库名 pr-to-prompt）是一个 TypeScript 编写的 CLI 与 MCP 服务器工具，可将 GitHub PR、本地分支或暂存改动转换为结构化的 prompt-spec 规格，并支持意图声明与漂移检测（scope_creep、forbidden_touch、risk_escalation、type_mismatch 等信号）。规格生成以确定性启发式规则为主，不执行代码，输出 YAML/Markdown/JSON 及带退出码的 Agent 协议信封，便于管道化交给 AI Agent 做代码审查或重新生成；同时提供 GitHub Action 与 Claude Code、Cursor、Windsurf 等 IDE 的插件集成。
GitHub 重建了 Copilot 应用里的代码差异查看界面，专门解决超大拉取请求（pull request）打开慢、滚动卡的问题。原来代码行高度固定、可以提前算好，但评论会因 Markdown 换行、折叠块、回复框和图片加载而高度不定，强行套用旧方案会导致页面跳动。这次他们把代码区域和评论区域拆成两套高度计算：代码部分保持精确不变，评论部分先估算再懒加载实测，并把修正锚定在用户当前位置。测试对象是一个约 2200 个文件、超一百万行改动、400 多条行内评论的开源拉取请求，现在这种极端情况也能流畅滚动。该功能已随 GitHub Copilot 应用推出。