字节跳动BitsAI-CR：基于LLM的代码审查系统技术揭秘

字节跳动ai代码审查系统bitsai-cr：提升研发效率的实践探索

在人工智能浪潮下，大语言模型(LLM)正深刻改变软件开发模式。字节跳动近日公开其内部广泛使用的代码审查系统BitsAI-CR的技术细节，展现了AI在提升企业研发效率方面的显著进展。

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代码审查是保障软件质量的关键，但在大型企业中却面临诸多挑战。字节跳动内部数据显示，超过六成工程师渴望更高效的代码审查工具。虽然LLM在代码理解方面潜力巨大，但工业级应用仍面临三大难题：审查准确率低、低价值评论过多以及缺乏系统性改进机制。针对这些挑战，BitsAI-CR应运而生，并在服务超过1.2万周活跃开发者的实际应用中，实现了75%的审查准确率和26.7%的评论过时率。

两阶段评论生成架构：确保高质量审查

传统LLM代码审查方案常受困于低准确率和幻觉问题。字节跳动研究团队通过实验发现，单纯依靠模型微调效果有限。因此，他们创新性地采用了“识别+验证”的两阶段生成架构：

1. RuleChecker: 利用Tree-sitter技术精确识别代码块和函数边界，构建上下文，并基于字节内部219条多维度审查规则，使用LoRA微调的Doubao-Pro-32K-0828模型生成审查评论。这些规则涵盖代码缺陷、安全漏洞、可维护性和性能等四个方面，并集成动态规则黑名单，确保审查标准与企业实践动态一致。

2. ReviewFilter: 为了过滤模型幻觉和低价值评论，另一个微调的Doubao-Pro-32K-0828模型对RuleChecker的输出进行二次验证，对每条评论进行“是/否”判断并给出理由。实验表明，“结论在前”的推理模式性能最佳，准确率达77.09%，且推理时间较短。

最终的审查结果通过评论聚合机制处理，利用基于Doubao-embedding-large的向量化方法计算评论相似度，避免重复信息干扰开发者。实验显示，该架构在Go语言离线评测集上实现了65.59%的评论准确率。

代码小浣熊

代码小浣熊是基于商汤大语言模型的软件智能研发助手，覆盖软件需求分析、架构设计、代码编写、软件测试等环节

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评论过时率(Outdated Rate)：更全面的评价指标

研究团队引入“评论过时率”指标，通过追踪被标记代码行在后续提交中的修改比例，更客观地衡量审查建议的实际价值。

数据飞轮：持续优化系统

BitsAI-CR采用数据飞轮机制持续优化审查规则。通过用户反馈、人工标注和每周的Outdated Rate监控，系统能够识别并改进高准确率但低实用性的规则，确保系统持续保持高实用性。在18周的部署中，评论准确率从25%提升至75%，Go语言场景下的Outdated Rate达到26.7%，接近人工审查水平。目前，系统已服务超过1.2万名周活跃开发者，用户满意度达74.5%。

BitsAI-CR的成功实践证明了LLM在提升企业软件开发效率方面的巨大潜力，为AI编程助手的规模化应用提供了重要参考。

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