AI 驅動的 Code Review：MCP 與 n8n 自動化實踐

為什麼要做 Code Reivew?

一般開發流程（簡易示意）

圖為一個常見的團隊開發流程（簡化版）：

1. 接到需求，開始撰寫程式碼。
2. 將完成的程式碼推送並建立 MR（或 PR）到 GitLab / GitHub 等平台。
3. 同事或主管進行 Code Review，提出回饋並要求修正。
4. MR 被 Approve 後，執行 Merge（合併）並完成提交。

Code Review 的好處

在合併（merge）之前，透過 Code Review 可以：

• 確認程式碼與團隊共識一致（風格、架構、命名等）。
• 提早發現錯誤或潛在 bug，降低生產環境風險。
• 補足單一作者可能忽略的設計或資安角度問題。
• 促進知識分享與團隊成員的能力提升。

Code Review 的痛點

綜合實務經驗，我遇到的常見情境包括：

• 情境 1：沒有人可以幫忙 Review
  小團隊或草創團隊常見；Reviewer 資源不足，導致 MR 長期懸而未決。

• 情境 2：我是新人，需要快速確認方向
  同事或主管忙碌時，新人希望有人先幫忙檢查第一版是否在大方向上正確。

• 情境 3：Reviewer 能力不均，可能遺漏風險
  即便有人 Review，也可能因為資安或架構知識不足而忽略某些潛在風險。

導入 AI Code Review 原因

上述陳述已經充分了解為什麼要做 code review，而我近期加入的一個新開發團隊正處於草創階段，
流程尚未完善、Reviewer 不充足。因此我開始思考可行的解法，希望在確保程式品質的同時，降低對人工 Review 的依賴。
「因此我開始嘗試讓 AI 協助做 code review。」

文章大綱與主軸

本系列會以我解決問題的過程作為故事線，從方法 1 到方法 4 漸進式說明：
文章中會穿插示意圖與流程圖，與各個工具(MCP, n8n)的基礎說明，方便讀者理解整體架構與每個步驟的目的。