每个AI代码审查员都声称它尊重你的团队标准.
很少有人能告诉你这些标准是什么。
试验是机械的 问工具,还是卖家,一个问题:我的规则住在哪里?
如果诚实的回答是"我们装了一个通用的风格指南,加上你的公关描述碰巧所说的",那么你的标准根本不在模型中.
评论员正在运行的氛围 并希望你的回购看起来足够常规 通过。
真正跟踪你规则的工具有一个形状:标准是一种投入,而不是希望.
他们读了你的规则文件,你的linter配置, 你过去的评论,有时你的文档。
评论是根据那件文物来判断的,这意味着当一个评论点火时,你可以问"哪个规则?",并获得一个配置行回放,而不是模型推理的段落.
最后一部分是值得测试的 如果评论员不能指出它所应用的具体规则,那就不符合你的标准了.
它与它假设的标准相似。
这两位头六个月感觉完全一样, 当你停止校对其输出时, 就会有分歧。
当您尝试一个时, 一个简短的核对表: 它是否摄取了一个规则文件, 还是仅仅公关上下文?
能指出引发评论的确切规则吗?
它是适应你的历史审查风格, 还是重设每跑?
一个"规则"的东西,你可以打开,阅读,编辑在UI中?
如果所有四个答案都是否定的, 你买了一个非常聊天的拼写检查器 恰好在GitHub上训练。
真正决定它的人: 你自己的审阅员能否照搬你团队过去真正的审阅决定之一, 仅凭你真正的规则文件?
在你交出生产公关前就去查.