从零搭建代码评审自动化流水线：open-code-review 实战拆解-北京尧图网络

1. 从零搭建一套代码评审自动化流水线open-code-review 实战拆解代码评审这件事做过团队协作的人都有体会。写代码的人觉得自己逻辑没问题看代码的人觉得对方写得一塌糊涂最后评审会开成了辩论赛真正该抓的缺陷反而被漏掉。我所在的团队最多同时跑过六个项目每周合并请求加起来上百个靠人工逐行看根本不现实。后来我们决定做一套叫 open-code-review 的自动化评审方案目标很明确把机械性的检查交给机器把需要判断力的部分留给人。这套东西跑了大半年合并请求的平均处理时间从两天压到了四个小时以内线上因为低级错误导致的回滚次数也降了七成多。open-code-review 本质上是一套围绕代码评审环节构建的自动化检查体系它不绑定某个特定平台也不依赖某家云服务核心思路是用可配置的规则集和静态分析工具在代码进入人工评审之前先过一遍机器审查。它能做的事情包括检测代码风格违规、发现潜在的空指针和资源泄漏、识别重复代码块、检查提交信息规范、统计变更影响范围甚至可以根据历史数据给每个合并请求打一个风险分。适合谁来参考如果你是一个小团队的 tech lead或者是一个中型项目里负责代码质量的工程师又或者你只是想让自己的开源项目看起来更专业一点这套方案都能直接拿去改改用。我写这篇东西不是要推销什么工具而是把这套方案从设计到落地的完整过程拆开讲清楚。里面涉及的技术选型、参数配置、踩过的坑、以及那些文档里不会写的经验都会尽量说透。你不需要有很深的 DevOps 背景只要会用 Git、能看懂基本的命令行输出就能跟着复现。2. 整体架构设计与选型考量2.1 为什么选择“规则引擎多工具编排”的架构一开始我们试过直接用某个现成的代码质量平台把所有仓库接进去用它的默认规则跑。结果发现两个问题第一默认规则太泛很多检查项对我们的技术栈根本不适用比如我们后端主要是 Go 和 Python前端是 TypeScript但平台默认会跑一堆 Java 的检查白白浪费计算资源第二有些我们特别在意的规则比如“禁止在循环里做数据库查询”平台不支持自定义。所以后来决定自己搭一套核心思路就是规则引擎负责调度和判断具体的检查工作交给各个语言对应的静态分析工具去做。这个架构的好处是灵活。规则引擎本身不关心你用什么语言、什么框架它只负责读取配置文件、调用工具、收集结果、按优先级排序。静态分析工具可以随时替换或增加比如今天用 golangci-lint 跑 Go 的检查明天想换成 staticcheck 也没问题只要输出格式能解析就行。另一个好处是可解释性强。每个检查结果都能追溯到具体是哪条规则、哪个工具、在哪个文件的哪一行触发的人工评审的时候一眼就能看明白。注意规则引擎和静态分析工具之间最好用标准化的中间格式比如 JSON来传递结果不要直接解析工具的原始文本输出。我们一开始图省事直接 grep 文本后来工具升级改了输出格式整个流水线就挂了。2.2 核心组件拆解与数据流向整套 open-code-review 跑起来的时候数据流向是这样的代码提交触发合并请求事件事件被一个轻量级的调度服务捕获调度服务从仓库拉取变更的 diff 内容然后根据配置文件决定对这个 diff 跑哪些检查。检查结果统一汇总到一个结果处理器处理器做三件事去重、按严重程度分级、生成评审注释。最后评审注释被写回合并请求的讨论区同时一份摘要报告会发到团队的沟通频道里。这里面有几个关键组件需要单独说一下。调度服务我们用的是自己写的一个小服务大概三百行 Python跑在一个容器里监听 Webhook 事件。为什么不直接用现成的 CI 系统因为 CI 系统通常是以“构建”为中心的而我们需要的是以“评审”为中心两者的触发时机和输出目标不一样。结果处理器是整个方案里最复杂的部分它需要处理不同工具输出的格式差异还要做去重——比如 golangci-lint 和 staticcheck 可能对同一行代码报出类似的问题如果不去重评审注释会刷屏。配置文件我们用的是 YAML 格式放在仓库根目录下的.open-code-review.yml文件里。这样做的好处是每个项目可以有自己的规则集同时又能继承一份组织级别的默认配置。配置文件的层级结构大概是全局默认规则 - 语言级别规则 - 项目级别覆盖。这种三层结构在实际使用中非常顺手新项目直接继承默认规则就能跑有特殊需求的项目再单独覆盖。2.3 与现有工作流的集成方式集成这块我们踩过不少坑。最开始想的是把 open-code-review 做成一个独立的命令行工具让开发者在本地提交前手动跑一遍。结果发现根本没人跑因为大家觉得“反正 CI 会跑我本地跑它干嘛”。后来改成在合并请求创建时自动触发才真正用起来。所以我的经验是任何依赖开发者自觉性的质量工具最后都会变成摆设必须嵌入到已有的工作流里让它自动发生。具体集成点有三个。第一个是合并请求创建和更新时触发这是最主要的入口。第二个是定时任务每天凌晨对主分支跑一次全量检查生成一份代码健康度报告。第三个是本地 Git hook这个是可选的我们只对提交信息格式做了检查代码层面的检查还是留给服务端因为本地跑全量检查太慢影响开发体验。与沟通工具的集成也很重要。我们把检查结果摘要推送到团队的沟通频道里格式是“合并请求 #123 发现 3 个严重问题、5 个警告、12 个提示”。这样即使不打开合并请求页面也能大致知道这次变更的质量状况。严重问题会相关负责人警告和提示只做汇总不打扰人。3. 核心检查规则的设计与实现细节3.1 代码风格与格式检查的取舍代码风格检查是最基础的一层但也是最容易引起争议的一层。我的原则是只检查那些真正影响可读性的东西不检查个人偏好。比如缩进用空格还是 Tab这个可以交给格式化工具自动处理不需要在评审阶段报出来。但比如函数长度超过 200 行、嵌套层级超过 5 层、单行超过 120 个字符这些会显著影响阅读体验的就值得报出来。我们用的工具组合是这样的Go 用 gofmt 和 goimports 做自动格式化用 golangci-lint 里的 lll 检查行长度用 funlen 检查函数长度用 gocyclo 检查圈复杂度。Python 用 black 做格式化用 flake8 检查行长度和未使用变量用 pylint 检查函数长度和嵌套深度。TypeScript 用 prettier 做格式化用 eslint 配合 max-lines-per-function 和 max-depth 规则做检查。这里有个细节值得说格式化工具和检查工具要分开跑。格式化工具负责自动修复检查工具负责报告无法自动修复的问题。我们一开始把两者混在一起结果格式化工具改了代码之后检查工具又报出新的问题来回折腾。后来改成先跑格式化再跑检查检查只针对格式化之后的代码就稳定了。实操心得行长度限制不要设得太死。我们一开始设 80 字符结果 Python 代码里稍微长一点的函数名就超了开发者怨声载道。后来改成 120 字符并且允许 URL 和 import 语句例外抱怨就少了很多。规则是为了帮助人不是为了折磨人。3.2 潜在缺陷检测的规则配置这一层是 open-code-review 最有价值的部分因为它能发现那些人工评审容易漏掉的问题。我们重点配置了以下几类检查第一类是空指针和未初始化变量。Go 用 nilawayPython 用 mypy 的 strict 模式TypeScript 用 strictNullChecks。这类检查在编译期就能发现大部分问题但有些动态语言的场景需要运行时分析我们会在测试环境跑一遍带检查的测试用例。第二类是资源泄漏。主要是文件句柄、数据库连接、网络连接没有正确关闭的情况。Go 用 rowserrcheck 和 sqlclosecheckPython 用自己写的一个 AST 检查脚本扫描所有 open() 调用是否在 finally 块里关闭。这个脚本大概一百行但抓出了好几个线上问题的隐患。第三类是并发问题。Go 用 race detector 在测试阶段跑Python 用 pylint 的 threading 检查。这类问题比较难在静态阶段完全发现所以我们把它标记为“需要人工确认”而不是直接报错。第四类是重复代码。用 jscpd 或者 simian 做检测阈值设的是连续 10 行以上重复才报。重复代码本身不是 bug但它增加了维护成本所以在评审阶段提醒一下是有价值的。检查类型使用工具严重程度是否阻塞合并空指针风险nilaway / mypy严重是资源泄漏rowserrcheck / 自定义脚本严重是并发问题race detector / pylint警告否重复代码jscpd提示否函数过长funlen / pylint警告否圈复杂度过高gocyclo警告否这个表格是我们实际使用的配置你可以根据自己团队的情况调整。我的建议是严重程度为“严重”的检查才阻塞合并其他都只做提示。如果所有检查都阻塞合并开发者会觉得寸步难行最后要么绕过检查要么干脆不用。3.3 提交信息与变更范围的规范检查提交信息规范这件事看起来是小事但实际上对后续排查问题帮助很大。我们要求提交信息遵循“类型: 简短描述”的格式类型包括 feat、fix、refactor、docs、test、chore 等。检查工具用的是 commitlint配置了一个自定义的规则文件。如果提交信息不符合格式合并请求会被标记为“需要修改提交信息”但不阻塞代码评审的进行。变更范围检查是我们自己加的一个特色功能。它会统计这次变更涉及了多少个文件、多少行代码、哪些目录。如果一次变更涉及超过 20 个文件或者超过 500 行代码就会在评审注释里提醒“本次变更范围较大建议拆分为多个合并请求”。这个提醒不是强制性的但确实帮助我们发现了几次“顺手改了一大堆不相关的东西”的情况。还有一个检查是“变更是否包含测试”。如果变更涉及业务代码但没有对应的测试文件变更会报一个提示。这个规则在初期引起了一些争议因为有些变更确实不需要测试比如改文档或者改配置。后来我们加了一个白名单机制允许在提交信息里加[skip-test-check]来跳过这个检查争议就解决了。4. 实操部署与流水线搭建过程4.1 环境准备与依赖安装部署 open-code-review 的第一步是准备运行环境。我们用的是容器化部署基础镜像选的是 alpine 的 Python 镜像因为体积小、启动快。但这里有个坑alpine 用的是 musl libc有些静态分析工具是编译好的二进制文件依赖 glibc在 alpine 上跑不起来。后来换成了 debian-slim 镜像体积大了一点但兼容性好很多。依赖安装分两部分。一部分是 Python 依赖包括调度服务用的 web 框架、结果处理器用的 JSON 解析库、以及一些工具封装库。另一部分是外部工具包括 golangci-lint、staticcheck、flake8、pylint、eslint、prettier 等。这些工具我们不是每次跑的时候现装而是提前打包到镜像里这样启动速度快也不依赖外网。FROM python:3.11-slim # 安装系统依赖 RUN apt-get update apt-get install -y \ git \ curl \ nodejs \ npm \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* # 安装 Go 工具链用于 Go 项目检查 RUN curl -fsSL https://go.dev/dl/go1.21.0.linux-amd64.tar.gz -o go.tar.gz \ tar -C /usr/local -xzf go.tar.gz \ rm go.tar.gz ENV PATH$PATH:/usr/local/go/bin # 安装 Python 检查工具 RUN pip install flake8 pylint mypy black # 安装前端检查工具 RUN npm install -g eslint prettier # 安装 Go 检查工具 RUN go install github.com/golangci/golangci-lint/cmd/golangci-lintlatest RUN go install honnef.co/go/tools/cmd/staticchecklatest # 复制应用代码 COPY . /app WORKDIR /app # 安装 Python 依赖 RUN pip install -r requirements.txt CMD [python, scheduler.py]这个 Dockerfile 是我们实际使用的简化版你可以根据自己项目的语言栈增减工具。注意 golangci-lint 和 staticcheck 的安装需要 Go 环境如果你不检查 Go 代码可以去掉这两步。4.2 配置文件编写与规则调优配置文件是整个方案的大脑写得好不好直接决定了检查效果。我们的配置文件分三层组织级默认配置、语言级配置、项目级配置。组织级配置放在一个独立的仓库里通过 Git submodule 的方式引入到各个项目。语言级配置放在组织级配置的languages/目录下按语言分文件。项目级配置就是项目根目录下的.open-code-review.yml。# .open-code-review.yml 示例 version: 1.0 # 继承组织级默认配置 extends: - org-default - languages/go - languages/python # 项目级覆盖 rules: # 行长度限制调整为 100 line-length: max: 100 ignore-urls: true # 函数长度限制调整为 150 行 function-length: max: 150 severity: warning # 圈复杂度阈值调整为 15 cyclomatic-complexity: max: 15 severity: warning # 启用重复代码检查 duplicate-code: enabled: true min-lines: 10 severity: info # 排除检查的路径 exclude: - vendor/** - node_modules/** - *.generated.go - migrations/** # 严重程度映射 severity-map: error: blocking warning: non-blocking info: silent这个配置文件的结构是我们迭代了好几个版本才定下来的。关键点是severity-map这一节它定义了每个严重程度对应的处理方式。blocking表示阻塞合并non-blocking表示只报不阻塞silent表示只记录不展示。这样团队可以根据自己的成熟度调整新项目可以全部设为non-blocking等稳定了再逐步收紧。注意事项配置文件里的exclude路径要写清楚我们一开始忘了排除vendor目录结果每次检查都报几千个第三方库的问题评审注释完全没法看。后来加上排除规则世界就清净了。4.3 调度服务与结果处理器的实现调度服务是整个流水线的入口它需要处理 Webhook 事件、拉取代码、调用检查工具、汇总结果。我们用 FastAPI 写了一个简单的服务核心逻辑大概是这样from fastapi import FastAPI, Request import subprocess import json app FastAPI() app.post(/webhook) async def handle_webhook(request: Request): payload await request.json() # 只处理合并请求事件 if payload.get(event_type) ! merge_request: return {status: ignored} # 提取必要信息 repo_url payload[repository][clone_url] source_branch payload[merge_request][source_branch] target_branch payload[merge_request][target_branch] mr_id payload[merge_request][id] # 拉取代码 subprocess.run([git, clone, repo_url, /tmp/repo]) subprocess.run([git, checkout, source_branch], cwd/tmp/repo) # 获取 diff diff_output subprocess.run( [git, diff, forigin/{target_branch}...HEAD], cwd/tmp/repo, capture_outputTrue, textTrue ).stdout # 根据配置文件决定跑哪些检查 config load_config(/tmp/repo/.open-code-review.yml) results run_checks(/tmp/repo, diff_output, config) # 处理结果并写回 processed process_results(results) post_review_comments(repo_url, mr_id, processed) return {status: completed, issues: len(processed)}这个代码是简化版实际使用中还需要处理认证、错误重试、并发控制等问题。比如拉取代码的时候需要用到访问令牌这个令牌不能硬编码在代码里要从环境变量或者密钥管理服务里读取。再比如如果同时有多个合并请求触发需要限制并发数避免把机器跑满。结果处理器是另一个核心组件它的主要工作是去重和分级。去重的逻辑是如果两个问题指向同一个文件的同一行并且问题类型相似就只保留严重程度更高的那个。分级的逻辑是根据配置文件里的severity-map把工具输出的原始严重程度映射成我们自己的三级体系。def process_results(raw_results): # 按文件和行号分组 grouped {} for result in raw_results: key (result[file], result[line]) if key not in grouped: grouped[key] [] grouped[key].append(result) # 每组只保留最严重的问题 processed [] for key, results in grouped.items(): most_severe max(results, keylambda r: severity_order[r[severity]]) processed.append(most_severe) # 按严重程度排序 processed.sort(keylambda r: severity_order[r[severity]], reverseTrue) return processed这个去重逻辑看起来简单但实际效果很好。我们统计过去重前平均每个合并请求有 47 个问题去重后降到 12 个评审者的负担大大减轻。4.4 评审注释的生成与写回评审注释的生成有几个原则。第一注释要具体不能只说“这里有问题”要说“第 42 行的函数processData圈复杂度为 18超过了阈值 15建议拆分为多个小函数”。第二注释要可操作给出修改建议或者参考链接。第三注释要控制数量如果一个问题出现了几十次不要每处都报而是汇总成一条“本文件有 12 处类似问题详见下方列表”。写回注释的接口各个平台不一样但思路是类似的调用平台提供的 API在合并请求的讨论区创建评论。这里有个细节要注意评论要关联到具体的代码行而不是笼统地发在讨论区。关联到代码行的评论开发者可以直接在代码上下文里看到问题修改起来更方便。def post_review_comments(repo_url, mr_id, issues): # 按文件分组 by_file {} for issue in issues: by_file.setdefault(issue[file], []).append(issue) for file_path, file_issues in by_file.items(): # 如果问题太多只报前 10 个其余汇总 if len(file_issues) 10: summary f本文件共有 {len(file_issues)} 个问题以下是前 10 个 post_comment(repo_url, mr_id, summary) file_issues file_issues[:10] for issue in file_issues: comment format_comment(issue) post_line_comment(repo_url, mr_id, file_path, issue[line], comment)这个逻辑我们调了好几次。一开始是每个问题都单独发一条评论结果一个合并请求下面挂了上百条评论开发者直接崩溃。后来改成按文件汇总超过 10 个就只报前 10 个体验好多了。5. 常见问题排查与避坑经验实录5.1 检查结果误报太多怎么办误报是自动化检查最大的敌人。我们刚开始跑的时候一个合并请求能报出上百个问题其中大部分是误报或者无关紧要的提示。开发者的反应很直接“这东西除了刷屏还有什么用”后来我们花了大概两周时间专门做误报治理主要做了三件事。第一件事是调整规则阈值。比如行长度从 80 改到 120函数长度从 100 行改到 150 行圈复杂度从 10 改到 15。这些调整看起来是放松了标准但实际上让真正重要的问题更容易被看到。第二件事是增加排除规则。比如测试文件里的重复代码不报自动生成的代码不报第三方库不报。第三件事是引入“基线”机制。对于存量代码第一次跑的时候把所有问题记录下来作为基线后续只报新增的问题。这样老问题不会一直刷屏新问题也不会被淹没。误报类型原因解决方案测试文件报重复代码测试用例本身就有重复结构排除*_test.go和test_*.py生成代码报风格问题生成器不遵循项目风格排除*.generated.*和*_pb2.py第三方库报安全问题依赖库版本旧排除vendor/和node_modules/存量代码报大量问题历史遗留引入基线机制只报新增误报空指针静态分析不够智能标记为“需人工确认”不阻塞实操心得误报治理是一个持续的过程不要指望一次调好。我们的做法是每周 review 一次误报率最高的规则如果某个规则的误报率超过 30%就调整阈值或者暂时禁用。这个习惯坚持了两个月误报率从 60% 降到了 15% 以下。5.2 检查速度太慢影响开发体验速度是另一个关键问题。我们最开始跑全量检查一个中等规模的 Go 项目要跑 8 分钟开发者等得花儿都谢了。后来做了几个优化把时间压到了 90 秒以内。第一个优化是只检查变更的文件而不是全量检查。这个改动效果最明显因为大部分合并请求只涉及几个文件。实现方式是通过git diff获取变更文件列表然后只对这些文件跑检查。第二个优化是并行执行。不同的检查工具之间没有依赖关系可以并行跑。我们用 Python 的concurrent.futures做了一个简单的并行调度四个工具同时跑时间直接减半。第三个优化是缓存。对于没有变更的文件直接复用上次的检查结果。这个需要维护一个缓存数据库稍微复杂一点但效果很好。from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def run_checks(repo_path, diff, config): changed_files parse_diff_files(diff) # 按工具分组并行执行 with ThreadPoolExecutor(max_workers4) as executor: futures [] if has_go_files(changed_files): futures.append(executor.submit(run_golangci_lint, repo_path, changed_files)) if has_python_files(changed_files): futures.append(executor.submit(run_flake8, repo_path, changed_files)) if has_ts_files(changed_files): futures.append(executor.submit(run_eslint, repo_path, changed_files)) results [] for future in futures: results.extend(future.result()) return results这个并行逻辑很简单但效果立竿见影。不过要注意并行执行的时候要控制好资源使用不要同时跑太多工具把 CPU 跑满。我们设的是最多 4 个并发对于大多数项目来说够用了。5.3 开发者抵触情绪怎么化解技术问题好解决人的问题难解决。open-code-review 刚上线的时候开发者的抵触情绪很大觉得“又多了一个管我的东西”。有个同事甚至直接在合并请求里写“请忽略这些自动检查我会自己 review”。后来我们做了几件事来化解抵触。第一件事是让规则透明。每条规则都在文档里写清楚为什么要有这条规则违反了会有什么后果。比如“禁止在循环里做数据库查询”这条规则我们附上了一个真实的性能问题案例说明循环查询会导致 N1 问题在数据量大的时候会把数据库拖垮。有了具体的案例开发者就理解了规则的意义。第二件事是允许例外。如果开发者认为某个检查结果是误报可以在评论里回复[false-positive]系统会自动记录并忽略这条问题。如果同一个规则被多次标记为误报我们会重新评估这条规则是否合理。这个机制给了开发者表达意见的渠道抵触情绪小了很多。第三件事是展示价值。我们每个月会出一份报告统计自动化检查发现了多少问题、其中有多少是人工评审容易漏掉的、避免了多少次潜在的生产事故。用数据说话比讲道理管用。5.4 与人工评审的边界怎么划分自动化检查再强也替代不了人工评审。我们的原则是机器负责“对不对”人负责“好不好”。机器检查语法错误、空指针、资源泄漏、风格违规这些是有明确对错的问题。人检查架构设计、业务逻辑、可维护性、边界条件这些是需要判断力的问题。具体到操作上我们在合并请求的模板里加了一个检查清单人工评审者需要确认几件事这个变更的业务逻辑是否正确有没有考虑边界情况有没有更好的实现方式测试是否充分这些问题是机器回答不了的。自动化检查的结果作为参考信息展示在评审页面上帮助人工评审者快速了解变更的质量状况但不替代人的判断。注意事项不要让自动化检查的结果成为“免罪金牌”。我们见过有的开发者说“自动检查都过了所以没问题”然后人工评审就随便看看。这是很危险的。自动化检查只能覆盖已知的、可形式化的问题对于业务逻辑的错误完全无能为力。人工评审的深度不能因为有了自动化检查就降低。6. 效果评估与持续改进6.1 关键指标的定义与采集没有度量就没有改进。我们定义了四个核心指标来评估 open-code-review 的效果。第一个是“合并请求平均处理时间”从创建到合并的时间这个指标反映了整体效率。第二个是“评审注释密度”每个合并请求平均有多少条自动检查注释这个指标反映了检查的严格程度。第三个是“误报率”被标记为误报的注释占总注释的比例这个指标反映了检查的准确性。第四个是“缺陷逃逸率”合并后发现的、本可以被自动检查发现的问题数量这个指标反映了检查的覆盖度。采集这些指标的方式很简单调度服务在处理每个合并请求的时候把相关数据写到一个日志文件里然后每天凌晨跑一个脚本做汇总。数据存到数据库里用简单的 SQL 查询就能出报表。我们用的是 SQLite因为数据量不大没必要上重型数据库。指标上线第一个月上线第三个月上线第六个月平均处理时间36 小时18 小时4 小时评审注释密度47 条/请求23 条/请求12 条/请求误报率58%32%14%缺陷逃逸率8 次/月3 次/月1 次/月这张表是我们实际的数据可以看到各项指标都在持续改善。处理时间从 36 小时降到 4 小时主要是因为自动检查把很多低级问题在早期就拦住了人工评审只需要关注真正重要的部分。误报率从 58% 降到 14%是因为我们持续在做规则调优。缺陷逃逸率从 8 次降到 1 次说明检查覆盖度在提升。6.2 规则集的迭代与优化策略规则集不是一成不变的。我们的做法是每两周开一次规则评审会参加的人包括 tech lead、几个资深开发、以及负责维护 open-code-review 的工程师。会上讨论三件事哪些规则误报率高需要调整哪些新问题需要加规则哪些规则已经过时可以移除加规则的流程是这样的先由提出人说明要解决什么问题然后大家一起评估这个规则会不会引入大量误报最后决定是否加入以及严重程度怎么定。新规则加入后先跑两周的“观察期”只报不阻塞观察期结束后再决定是否升级为阻塞。移除规则的流程更简单如果一条规则连续一个月没有报出任何有效问题或者误报率超过 50%就自动进入“待移除”列表下次评审会讨论是否移除。这个机制保证了规则集不会无限膨胀始终保持精简有效。6.3 从自动化检查到质量文化的演进工具最终是为人服务的。open-code-review 跑了大半年之后我发现一个有意思的变化开发者开始主动关注代码质量了。以前是“反正有人 review我随便写”现在是“自动检查会报出来我还是先自己改改”。这种变化不是工具本身带来的而是工具让质量问题变得可见了。我们后来做了一件事把每个项目的代码健康度评分展示在项目主页上。评分是根据自动检查的结果算出来的包括问题数量、严重程度分布、修复速度等。这个评分不跟绩效挂钩但大家会互相比较形成了一种正向的竞争氛围。有个项目的评分从 60 分涨到 90 分负责人还专门在团队会议上分享了经验。还有一个变化是新人上手更快了。以前新人提交代码人工评审要写很多评论解释为什么这样写不好。现在自动检查会直接给出具体的修改建议新人照着改就行。人工评审只需要关注业务逻辑和设计思路效率高了很多。我个人在实际操作中的体会是自动化代码评审这件事技术实现只占三成剩下七成是规则调优和团队磨合。不要指望上线第一天就完美也不要因为初期误报多就放弃。坚持迭代两三个月效果会超出预期。最后再分享一个小技巧把自动检查的配置文件和规则说明放在项目根目录下新人入职的时候第一周就让他们读一遍比事后解释管用得多。

从零搭建代码评审自动化流水线：open-code-review 实战拆解

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