從 Day 1 到 Day 22，我們逐步探討了實現 AI Code Review 的四種不同方式。經過詳細的實作與驗證，今天將針對這四種方法進行全面的優缺點分析，幫助大家根據實際需求選擇最適合的解決方案。
| 方法 | 環境 | 優點 | 缺點 | 適用情境 |
|---|---|---|---|---|
| 方法 1 VSCode + MCP | 個人環境 | 支援互動式對話進行 Code Review，實作成本最低 | 無法建立團隊共用的 AI 助手與統一 Prompt | 適合個人開發者，或希望透過對話式 AI 進行程式碼檢視與修改 |
| 方法 2 n8n + MCP | 共用環境 | 透過語義化 Prompt 搭配 n8n 快速建立可用系統 | 系統穩定性較差（需要拆解好步驟），整體學習與花費成本最高 | 適合想要學習 MCP 技術，或需要整合多種資料源的自動化流程場景 |
| 方法 3 n8n + Note API | 共用環境 | 系統穩定性高，提供總覽式的問題檢視方式 | 單次產出資訊量大，難以快速定位關鍵問題 | 適合需要掌握專案整體程式碼品質狀況的管理者或技術負責人 |
| 方法 4 n8n + Discussion API | 共用環境 | 支援多專案管理，可針對個別檔案進行精準 Code Review，系統穩定性佳 | 實作流程相對複雜，需要投入較多維護成本 | 適合所有希望導入 AI Code Review 的開發團隊，特別是多專案環境 |
對於個人開發者而言，方法 1是最佳選擇。不僅實作成本低，更能透過互動式對話獲得即時的程式碼建議和修改方案。
針對團隊開發環境，建議從方法 2-4 中選擇，具體選擇標準如下：
我們團隊目前採用方法 4（n8n + Discussion API），經過一段時間的使用，整體效果相當理想。雖然初期設定較為複雜，但在穩定性和功能完整性方面都能滿足多專案開發的需求。
透過本文的完整比較分析，相信大家已經對這四種 AI Code Review 實作方式有了清楚的認識。每種方法都有其特定的優勢和適用場景，關鍵在於根據自身的開發環境、團隊規模和實際需求，選擇最合適的解決方案。無論選擇哪種方式，AI 輔助的 Code Review 都能有效提升程式碼品質和開發效率。
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