Anthropic 推出代碼審查工具，應對 AI 生成代碼的爆發式增長

在程式設計領域，同儕回饋對於及早發現錯誤、保持代碼庫的一致性以及提高軟體整體品質至關重要。

「氛圍編程」（vibe coding）的興起——即使用 AI 工具接收自然語言指令並快速生成大量代碼——改變了開發者的工作方式。雖然這些工具加快了開發速度，但也引入了新的錯誤、安全風險和難以理解的代碼。

Anthropic 的解決方案是一款 AI 審查器，旨在捕捉人類可能遺漏的錯誤。這款名為 Code Review 的新產品於週一在 Claude Code 中推出。

Anthropic 產品負責人 Cat Wu 告訴 TechCrunch：「我們看到 Claude Code 的大幅增長，尤其是在企業內部。我們一直從企業領導者那裡聽到的一個問題是：既然 Claude Code 提交了大量的拉取請求（pull requests），我該如何確保這些請求得到高效的審查？」

拉取請求是開發者在將代碼變更併入軟體之前，提交變更以供審查的一種機制。Wu 表示，Claude Code 戲劇性地增加了代碼產出，使得拉取請求的審查成為交付過程中的瓶頸。

「Code Review 就是我們的答案，」Wu 說。

Anthropic 推出 Code Review 之際——該產品首先以研究預覽版的形式提供給 Claude for Teams 和 Claude for Enterprise 客戶——正值公司的關鍵時刻。

週一，Anthropic 針對國防部將其列為供應鏈風險的決定，向該部門提起了兩項訴訟。這場爭端可能會讓 Anthropic 更加依賴其蓬勃發展的企業業務，自今年年初以來，該業務的訂閱量已翻了四倍。據該公司稱，Claude Code 自發布以來的年化收入已超過 25 億美元。

Wu 說：「這款產品非常針對我們的大型企業用戶，例如 Uber、Salesforce、Accenture 等公司，他們已經在使用 Claude Code，現在需要幫助處理它協助產出的海量 [拉取請求]。」

她補充說，開發主管可以開啟 Code Review，讓其為團隊中的每位工程師預設運行。啟用後，它會與 GitHub 集成並自動分析拉取請求，直接在代碼上留下評論，解釋潛在問題並提供修復建議。

Wu 表示，重點在於修復邏輯錯誤而非風格問題。

「這非常重要，因為許多開發者以前看過 AI 自動化回饋，如果回饋不能立即執行，他們會感到困擾，」Wu 說。「我們決定純粹專注於邏輯錯誤。這樣我們就能捕捉到最需要優先修復的事項。」

AI 會逐步解釋其推理過程，概述它認為問題所在、為什麼可能有問題，以及如何潛在地修復它。系統會使用顏色標記問題的嚴重程度：紅色代表最高嚴重性，黃色代表值得審查的潛在問題，紫色代表與預先存在的代碼或歷史錯誤相關的問題。

Wu 表示，它通過依賴多個並行工作的代理（agents）來快速且高效地完成這項工作，每個代理從不同的角度或維度檢查代碼庫。最後一個代理會匯總並對提交內容進行排名，刪除重複項並優先處理最重要的內容。

該工具提供輕量級的安全分析，工程主管可以根據內部最佳實踐自定義額外的檢查。Wu 表示，Anthropic 最近推出的 Claude Code Security 則提供更深層次的安全分析。

Wu 說，多代理架構確實意味著這可能是一個資源密集型產品。與其他 AI 服務類似，定價基於 Token，成本取決於代碼的複雜程度——儘管 Wu 估計每次審查的平均成本約為 15 到 25 美元。她補充說，這是一種優質體驗，而且隨著 AI 工具生成越來越多的代碼，這也是必要的。

「[Code Review] 是源於巨大的市場需求，」Wu 說。「隨著工程師使用 Claude Code 進行開發，他們發現創建新功能的阻力 [減少了]，同時對代碼審查的需求也大大增加。因此，我們希望藉此讓企業能夠以比以往更快的速度進行構建，且錯誤比以往任何時候都少。」