首頁Anthropic 推出 AI 程式碼審查工具
在程式設計中，同儕回饋對於及早發現錯誤、維持程式碼庫的一致性，以及提升整體軟體品質至關重要。
「直覺式編碼」（即利用人工智慧工具根據自然語言指令生成程式碼）的興起，已徹底改變開發者的工作流程。儘管這些工具加速了開發進程，但也帶來了新的錯誤、安全漏洞，以及難以理解的程式碼。
Anthropic 的解決方案是一款 AI 審查工具，旨在於錯誤進入程式碼庫前即予以攔截。這款名為「Code Review」的新產品已於週一在 Claude Code 正式上線。
「我們觀察到 Claude Code 呈現顯著成長，特別是在企業領域。企業領導者經常提出的問題是：既然 Claude Code 會產生大量拉取請求，我們該如何確保能高效地審查它們？」Anthropic 產品總監 Cat Wu 向 TechCrunch 表示。
拉取請求是開發人員在整合前提交程式碼變更以供審查的標準機制。Wu 指出，Claude Code 大幅增加了程式碼產出量，導致拉取請求的審查量激增，並在部署管道中造成瓶頸。
「『Code Review』正是我們對此挑戰的解決方案，」吳表示。
Anthropic 推出「Code Review」——初期僅向 Claude for Teams 和 Claude for Enterprise 客戶開放研究預覽——正值該公司面臨關鍵時刻。
週一，在美國國防部將 Anthropic 列為供應鏈風險後，Anthropic 隨即對該部門提起兩起訴訟。這場糾紛可能促使 Anthropic 更加依賴其快速成長的企業業務，該業務的訂閱量自年初以來已增長四倍。據該公司表示，自推出以來，Claude Code 的年化營收已超過 25 億美元。
「這款產品專為大型企業用戶設計——例如 Uber、Salesforce 和 Accenture 等公司，這些企業已採用 Claude Code，如今需要協助管理其產生的龐大拉取請求（pull requests）量，」吳解釋道。
她補充道，開發團隊負責人可預設為整個團隊啟用「Code Review」功能。一旦啟用，該功能將與 GitHub 整合，自動分析拉取請求，並直接在程式碼上發表評論，以標示潛在問題並提出修正建議。
吳強調，重點在於識別邏輯錯誤，而非風格問題。
「這點至關重要，因為開發人員常會對無法立即採取行動的 AI 回饋感到沮喪。我們決定專注於邏輯錯誤，以處理最優先的修正事項，」她表示。
該 AI 會逐步解釋其推理過程，詳述已識別的問題、可能造成問題的原因，以及潛在的解決方案。系統使用顏色代碼來分類問題的嚴重性：紅色代表關鍵問題，黃色代表需要審查的問題，紫色則代表與既有程式碼或歷史錯誤相關的問題。
吳解釋道，此流程快速且高效，運用多個專門的代理程式從不同角度審查程式碼。最後由一個代理程式整合並排序檢索結果，移除重複項目，並將最重要的項目列為優先處理。
該工具包含基礎安全分析功能，工程主管可依據內部最佳實踐自訂額外檢查項目。吳指出，Anthropic 近期推出的產品「Claude Code Security」能提供更深入的安全分析。
吳承認，多代理架構使這成為一款資源密集型產品。與其他 AI 服務類似，定價採用代幣制且隨程式碼複雜度而異——儘管吳估計每次審查的平均成本約在 15 至 25 美元之間。她將其描述為一項必要的頂級解決方案，因為 AI 工具產生的程式碼量正不斷增加。
「Code Review 是對龐大市場需求的直接回應，」吳表示。「隨著工程師使用 Claude Code 來降低功能開發的阻力，對程式碼審查的需求也隨之加劇。我們有信心這將使企業能夠比以往更快地進行開發，同時大幅減少錯誤。」
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