AI Code Review 已经不算新鲜,但真正能够稳定落地到研发流程的产品并不多。
最近,阿里巴巴开源了 Open Code Review(OCR),将内部经过大规模实践验证的 AI 代码审查开源给社区。据介绍,该工具已服务数万名开发者、发现数百万个代码缺陷,并最终沉淀为开源项目。采用「确定性工程 + LLM Agent」混合架构,在发挥大模型理解能力的同时,通过工程化手段保证 Review 的稳定性和覆盖率。

内置审查规则
相比自己编写的 Prompt,OCR 已经内置了一套针对代码审查优化的规则体系。
例如你可以检查:
空指针风险(NPE)
SQL 注入
XSS 漏洞
线程安全问题
参数校验缺失
Mapper SQL 配置错误
同时支持项目级、用户级、自定义规则覆盖,能够针对不同业务团队制定专属 Review 标准,实现统一的代码规范管理。
CLI 安装
NPM 安装(推荐)
友情提示:如果安装过程中遇到网络问题,可通过配置 npm 代理解决。
获取安装包
如果安装过程中遇到网络问题,可以通过公 zhong 号 BugShare 内发送 review 获取软件包
快速开始
配置 LLM
配置文件位置:~/.opencodereview/config.json
代码审查
集成到 Agent
Open Code Review 不仅支持 CLI 使用,还可以集成到 Claude Code、Codex 等 AI Agent 中,无缝结合到日常开发中。
方式一:作为 Skill 安装
使用 npx 将 OCR skill 安装到项目中:
方式二:作为 Claude Code Plugin 安装
在 Claude Code 中通过以下命令安装命令插件:
注册 /open-code-review:review 斜杠命令,运行 OCR 并自动过滤和修复问题。
方式三:作为 Codex Plugin 安装
安装并启用插件后,可在新的 Codex 会话中直接通过 @Open Code Review 调用代码审查能力:
写在最后
AI 写代码已经越来越成熟,而 AI 做 Code Review 同样正在成为研发流程的重要组成部分。
相比单纯依赖大模型自由发挥,Open Code Review 通过「确定性工程 + Agent」的混合架构,让 AI 审查变得更加精准、稳定、可控,也让代码审查真正具备了规模化落地的可能。
