北京 – 在软件开发领域，代码审查是确保质量和减少错误的关键环节。字节跳动近日推出了一款名为BitsAI-CR的自动化代码审查工具，旨在利用人工智能技术革新这一流程，提高开发效率和代码质量。这款工具基于大型语言模型（LLM），通过两阶段处理流程实现高精度代码审查，并引入“过时率”指标，以数据驱动的方式优化审查规则。
BitsAI-CR：技术原理与核心功能
BitsAI-CR的核心在于其两阶段审查管道：
- RuleChecker： 这是一个基于219条审查规则的全面分类器，利用微调的LLM检测代码中的潜在问题。这些规则涵盖了代码风格、潜在错误、安全漏洞等多个方面，旨在全面扫描代码库，发现潜在风险。
- ReviewFilter： 在RuleChecker之后，另一个经过微调的LLM用于验证检测到的问题，进一步提高审查精度。这一步骤旨在过滤掉误报，确保审查结果的准确性和实用性。
除了两阶段审查管道，BitsAI-CR还引入了“过时率”（Outdated Rate）指标。该指标自动测量被BitsAI-CR标记后修改的代码行百分比，评估开发者是否接受并执行了审查建议。通过数据飞轮机制，BitsAI-CR能够根据过时率和精度测量动态调整审查规则，移除生成低价值评论的规则，从而不断优化审查效果。
该工具还具备以下主要功能：
- 高精度代码审查评论生成： 通过两阶段处理流程实现高精度的代码审查评论生成。
- 代码审查规则分类： 基于代码风格指南和实际审查经验构建的全面审查规则分类体系，为系统提供基础支持。
- 集成与自动化： 可以轻松集成到现有的代码审查流程中，自动识别潜在问题、确认审查类别、定位问题代码行并提供相关评论。
技术细节：模型训练与优化
BitsAI-CR基于字节跳动开发的LLM（Doubao-Pro-32K-0828），通过低秩适应（LoRA）技术进行微调，确保模型在安全性和性能上的平衡。通过历史审查数据进行训练，优化模型以提高审查精度。
应用场景与未来展望
BitsAI-CR的应用场景广泛，包括：
- 自动化代码审查： 自动识别代码中的潜在问题，生成高精度的审查评论，定位问题代码行。
- 持续优化与反馈机制： 通过自动测量开发者对审查建议的接受和修改情况，动态调整审查规则。
- 多语言支持与规则分类： 支持多种编程语言（如Go语言），针对不同语言的特性和常见问题制定了详细的审查规则。
- 集成与自动化流程： 无缝集成到现有的代码审查流程中，自动处理代码提交、审查、修改和批准的全过程。
字节跳动表示，BitsAI-CR的推出旨在提高代码审查效率，减少人工审查的负担，并最终提升软件产品的质量和稳定性。随着人工智能技术的不断发展，自动化代码审查工具将在软件开发流程中扮演越来越重要的角色。
参考资料：
- BitsAI-CR arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.15134 (请注意：该链接为示例链接，可能需要替换为实际链接)
关键词： 字节跳动，BitsAI-CR，代码审查，人工智能，LLM，自动化，软件开发，代码质量，开发效率。
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