AI摘要：上周 CR 一个同事的代码，10 个文件里有 6 个用了 moment——我们项目半年前就迁移到 dayjs 了。 方式三：开发完成后自动执行 如果你用 Kiro，可以配置 Hook 在代码生成后自动跑 CR。 一个月数据
从图表可以看出：
规范问题减少73%：不是CR拦住了，而是开发者写代码时就已经遵守规范 人工CR时间减半：AI处理了基础规范问题，人工只需关注业务逻辑 问题类型分布：P1级别问题最多，说明AI擅长发现代码结构和规范问题
一个月数据
规范问题减少不是因为 CR 拦住了，而是因为写代码时 AI 就已经遵守规范了——CR 只是最后一道兜底。 可直接抄走的 CR Prompt
一句话总结：AI CR 不是替代人工 review，而是在人看之前先过一遍基础规范。
上周 CR 一个同事的代码，10 个文件里有 6 个用了 moment——我们项目半年前就迁移到 dayjs 了。
moment
我没生气，因为我知道这不是他的问题。是我们团队的规范只存在于"口口相传"里，没有任何自动化的检查机制。
于是我花了 1 小时搭了一套 AI CR，从此规范问题几乎消失了。
下面是AI CR在团队开发中的完整工作流程：
这个流程图展示了AI CR如何融入现有开发流程，让开发者专注于业务逻辑，而AI处理规范性问题。
先说结论：AI CR 最大的价值不是找 bug，而是统一团队认知。
深层逻辑 bug 它找到的概率大概 30%（因为不懂业务上下文）。但规范类问题，它的发现率接近 100%：
方式一：IDE 内手动触发
方式二：Git Hook 自动触发
在 pre-push hook 里加一步，只检查本次变更的文件。
方式三：开发完成后自动执行
如果你用 Kiro，可以配置 Hook 在代码生成后自动跑 CR。
规范问题减少不是因为 CR 拦住了，而是因为写代码时 AI 就已经遵守规范了——CR 只是最后一道兜底。
一句话总结：AI CR 不是替代人工 review，而是在人看之前先过一遍基础规范。人只需要关注业务逻辑对不对。
💬 你们团队的 CR 是认真做的还是走形式的？有没有试过自动化 CR？
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从图表可以看出：
规范问题减少73%：不是CR拦住了，而是开发者写代码时就已经遵守规范 人工CR时间减半：AI处理了基础规范问题，人工只需关注业务逻辑 问题类型分布：P1级别问题最多，说明AI擅长发现代码结构和规范问题
一个月数据
规范问题减少不是因为 CR 拦住了，而是因为写代码时 AI 就已经遵守规范了——CR 只是最后一道兜底。 可直接抄走的 CR Prompt
一句话总结：AI CR 不是替代人工 review，而是在人看之前先过一遍基础规范。
上周 CR 一个同事的代码，10 个文件里有 6 个用了
moment——我们项目半年前就迁移到 dayjs 了。我没生气，因为我知道这不是他的问题。是我们团队的规范只存在于"口口相传"里，没有任何自动化的检查机制。
于是我花了 1 小时搭了一套 AI CR，从此规范问题几乎消失了。
AI CR 工作流程
下面是AI CR在团队开发中的完整工作流程：
这个流程图展示了AI CR如何融入现有开发流程，让开发者专注于业务逻辑，而AI处理规范性问题。
AI CR 能发现什么？
先说结论：AI CR 最大的价值不是找 bug，而是统一团队认知。
深层逻辑 bug 它找到的概率大概 30%（因为不懂业务上下文）。但规范类问题，它的发现率接近 100%：
我的 CR 规则配置
接入方式
方式一：IDE 内手动触发
方式二：Git Hook 自动触发
在 pre-push hook 里加一步，只检查本次变更的文件。
方式三：开发完成后自动执行
如果你用 Kiro，可以配置 Hook 在代码生成后自动跑 CR。
一个月数据
从图表可以看出：
一个月数据
规范问题减少不是因为 CR 拦住了，而是因为写代码时 AI 就已经遵守规范了——CR 只是最后一道兜底。
可直接抄走的 CR Prompt
一句话总结：AI CR 不是替代人工 review，而是在人看之前先过一遍基础规范。人只需要关注业务逻辑对不对。
💬 你们团队的 CR 是认真做的还是走形式的？有没有试过自动化 CR？