基本信息
文件名称:2025QECon全球软件质量效能大会:基于LLM的Code Review实践.docx
文件大小:4.08 MB
总页数:28 页
更新时间:2026-04-07
总字数:约3.62千字
文档摘要
陈超宇|字节跳动质量技术团队,大模型算法专家
01CodeReview现状
02智能CR的目标和挑战
03智能CR探索与实践
04总结与规划
小Q整体方案智能CR:
小Q整体方案
智能CR:基于LLM的CodeReview
是研发自测Agent的核心子Agent之一
PART01
CodeReview现状
CodeReview现状
在工程实践中,人工审查的响应延迟已形成显著瓶颈。日均数万次的代码提交量使得人工评审队列积压成为常态,工程师往往需要等待数小时才能获得评审反馈,拖累持续交付节奏人工时效低效果不稳定评审质量的波动性与评审者的认知