基于GPT的代码review助手开发与应用

代码审查，尤其是提交审查（Pull Request Review）一直以来是软件研发过程中颇具挑战的一环，对软件质量和研发效率都有重要的影响。鉴于GPT 大语言模型在自然语言处理和代码生成领域的出色表现，人们也尝试将GPT用于Code Review以提高代码质量和解决该环节的效率瓶颈。
然而，有时效果并不理想，这是由于在Pull Request等场景中上下文不完整、大语言模型生成结果的随机性和缺少规则配置开关项等原因，导致在该场景的应用遇到了挑战。本次分享将通过实际案例介绍如何开发一个基于GPT的Code Review Assistant，克服这些挑战，有效提高软件研发的效率和代码质量。
本次分享将深入探讨 GPT 在 Code Review 中的应用情况、取得的效果，以及其背后的实现原理和技术要点。我们还将结合实际案例，分析在此过程中踩过的坑，分享经验教训，并展望未来的发展趋势和研发计划。