精选理由
做大型代码审查的团队可以借鉴这种多模型协作+人工确认的流程，能有效发现隐藏问题，建议尝试类似方案提升 Code Review 效率。
一位开发者分享了针对几千行大 PR 的 Code Review 最佳实践，使用 Codex GPT5.5、Composer 2.5 和 Deepseek V4 Pro 等多个模型共同审查，每个模型生成按优先级排序的 Bug 报告。然后让大模型汇总共性高优先级问题，人工确认后由 Claude 作为 fix agent 修复，再由 GPT5.5 作为 review agent 验证修复并留下批改意见，循环直至确认。最后全量跑 E2E 测试确保无回归。该方法发现了不少真实问题，未来将做成 skill 分享。
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一位开发者分享了针对几千行大 PR 的 Code Review 最佳实践，使用 Codex GPT5.5、Composer 2.5 和 Deepseek V4 Pro 等多个模型共同审查，每个模型生成按优先级排序的 Bug 报告。然后让大模型汇总共性高优先级问题，人工确认后由 Claude 作为 fix agent 修复，再由 GPT5.5 作为 review agent 验证修复并留下批改意见，循环直至确认。最后全量跑 E2E 测试确保无回归。该方法发现了不少真实问题，未来将做成 skill 分享。
最近 Code Review 的最佳实践，用来测试的是 TinyShip 返利的一个大 PR，修改大约几千行。 * 让多个模型共同审查，我选用的是 Codex GPT5.5，Composer 2.5 以及 Deepseek V4 Pro，每一个模型生成一个对应的报告，按照 Bug 优先级进行排序（Critical/High/Medium） * 让大模型根据各自出的文档出一个汇总文档，汇总共性问题，并且按优先级排序，假如一个P0问题，在多…
- Cohere05-29 18:21原文