# AI 代码审查

- 原标题：AI Code Review
- 类型：课程
- 来源：DeepLearning.AI
- 学期：未标注
- 首次精选：2026-10-26 16:33
- 分级：值得看
- 原文链接：[https://deeplearning.ai/courses/ai-code-review](<https://deeplearning.ai/courses/ai-code-review>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_010e95f2d2c2](<https://oplearnx.com/resources/pk_010e95f2d2c2>)

## 摘要

DeepLearning.AI 平台上与 Qodo 合作的一门实操课程，讲师为 Nnenna Ndukwe，时长约 1 小时 4 分钟，含 8 个视频课程、3 个代码示例和 1 个评分作业，标注为中级。课程内容涉及在提交拉取请求前就运行审查、为审查者提供更丰富的任务与仓库上下文、按风险筛选审查发现的问题，以及构建自己的 AI 代码审查智能体（包括从上下文中定位相关代码的上下文引擎和多个专门审查者的组合）。适合已具备一定基础、希望实践 AI 辅助代码审查的开发者学习。

## 概览

- 难度：进阶
- 语言：英文
- 规模：8 讲 · 1 小时 4 分
- 费用：部分免费

## 学完你能

- 说明什么样的代码评审是好的，以及 AI 评审与人工评审的差异。
- 在提交 pull request 之前就运行 AI 评审，并让未写该代码的评审者参与。
- 给评审者提供任务上下文与仓库上下文，提升评审效果。
- 按风险对评审发现分级，并把有效反馈沉淀为可复用的标准。
- 构建含分块、嵌入与向量检索的上下文引擎，找回最相关的代码。
- 把安全专家、代码库模式专家等专用智能体组合成评审集成体。

## 适合你吗

- 适合：用 AI 写代码、也希望用 AI 高效评审代码的开发者。
- 适合：想亲手搭建上下文引擎与评审智能体的工程师。
- 适合：熟悉 Python、希望提升代码评审可靠性的团队成员。
- 暂不适合：Python 基础薄弱、无法跟做代码示例的人。
- 暂不适合：只想了解概念、不打算搭建评审智能体的人。
- 需要先会：需要熟悉 Python，因为要自己搭建上下文引擎和评审智能体。

## 课程特点

- 内容侧重：以上下文为核心的 AI 代码评审实践，以及上下文引擎与专用评审智能体的搭建。
- 练习与项目：3 个带代码示例的课时，另有 1 次评分测验；页面未说明作业安排。
- 投入时间：总时长约 1 小时 4 分钟；各讲 1–12 分钟，测验 10 分钟。
- 费用说明：课程可免费注册学习；取得成就凭证需升级 Pro 会员，页面未列价格。

## 内容覆盖

- 介绍
- AI 代码评审概览
- AI 代码评审最佳实践（一）
- AI 代码评审最佳实践（二）
- 上下文为何重要（含代码示例）
- 构建上下文引擎（含代码示例）
- 构建专用代码评审智能体（含代码示例）
- 总结
- 评分测验
- 可选：术语表

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）