我一直在探索使代碼審查過程更順暢的工具，最近發現了開源的 PR-Agent（以及它的托管版本 Qodo Merge）。 這是我最近遇到的最令人興奮的 PR 自動化方法之一。它就像一個有用的命令行 AI 助手，直接在你的 Git 提供者中運行。 吸引我注意的是它的架構以及它如何處理請求。 工作原理 當你在拉取請求上評論 /review 或 /ask "這個更改的影響是什麼？" 時，代理會啟動一個智能工作流： - 消化請求：它首先分析 PR 的代碼更改（代碼塊），並理解你發出的具體命令。 - 計劃：根據你的請求，它制定一個計劃。這涉及到基於令牌的壓縮和優先級排序，這對於高效處理大型 PR 和專注於重要內容至關重要。 - 功能選擇：然後它智能地將請求路由到適當的專用工具。這個模組化的方法很好，因為它為描述、審查、建議改進、回答問題、生成文檔等專門分配了特定的邏輯。 除了生成通用的 PR 描述 (/describe) 外，一些命令對於日常開發者工作流非常強大： /review：這提供了可調的反饋，超越了靜態分析。它可以評論潛在問題和安全隱患，甚至估計人類團隊成員所需的審查工作量。 /improve：它不是指出問題，而是提供具體的內聯代碼建議，你可以直接接受。這大大減少了來回溝通。 /ask：這是一個遊戲規則改變者。你可以就 PR 提出自由文本問題（例如，"為什麼選擇這個特定的庫？" 或 "解釋一下 my_function 的邏輯"）。它利用 PR 的上下文給你一個相關的答案。 更深層的集成：它還提供工具來自動更新 CHANGELOG md 文件 (/update_changelog)、為更改的組件生成單元測試 (/test)，甚至獲取關於失敗的 CI 作業的反饋 (/ci_feedback)。 這感覺像是朝著 AI 輔助開發的正確方向邁出的一步，更多的是增強審查過程，使其更快、更全面，而不是取代開發者。 對你來說，PR 過程最繁瑣的部分是什麼？