AI Code Review 完整回顧:總結與使用者回饋

總結

隨著 AI 時代的到來，Code Review 的重要性與日俱增。這一系列文章聚焦於如何實現 AI Code Review，並深入介紹 MCP、n8n 等工具的應用方式與實作細節。

寫作初衷

最初會寫這系列文章，源自於一次內部分享。當時 demo 完後，有位同事半開玩笑地建議我:「不如拍成 YouTube 影片賺錢吧!」但我實在太懶了。恰巧看到 IT 邦幫忙的鐵人賽活動，轉個念頭，覺得這是個記錄學習歷程的好機會。更重要的是，希望這些文章或 AI Code Review 的實作模板，能真正幫助到有需要的讀者。

使用心得

目前使用 AI Code Review 的實際感受是:確實有效提升了工作效率。不過在某些情境下，AI 的回饋會顯得有些多餘，需要微調 Prompt 指令來優化結果。

我特別喜歡 MCP 工具的設計理念——透過語意化的方式與 AI 溝通並串接資料，這個想法真的很厲害!我也持續在探索 MCP 的更多可能性。

最近看到有人嘗試將 Figma MCP 結合前端開發，用來加速生成靜態頁面模板。這個方向很有潛力，不過可能需要先與 AI Agent 定義好團隊的切版規範與資料結構，才能更精準地產出符合需求的成果。

對 AI 的看法

我相信 AI 會取代工程師的部分工作，但工程師的核心價值不僅止於寫程式。我們大部分的時間其實花在:

• 需求規劃與架構設計
• 問題思考與解決方案評估
• 跨團隊溝通與協作

這些都屬於更高維度的整合工作。AI 能做的，是加速我們的產出效率、協助我們更快定位問題。在此感謝所有開發這些工具的先行者們!

使用者回饋

為了驗證 AI Code Review 的實用性，我收集了團隊成員的真實回饋。以下分為兩個部分說明:

MCP AI Code Review 回饋

Z 朋友:

個人使用 MCP review 功能會在一篇 review 內篇幅過長，以人工方式看太容易缺漏的情境，搭配 AI 可較快找到有疑慮的程式內容。 另外也會借助 MCP 搜尋的方式，來幫助自己確認這幾週內承接過的工作項目。

線上 AI 自動化 Code Review 回饋

T 同事:

導入 AI Code Review，確實可以分析出平常我們人類沒有注意到的細節，可以從 AI 所給的建議中，去改善與避免掉不必要的資安漏洞與非正規寫法，進而提高專案品質

M 同事:

可對於程式碼效能改善提供良好建議
在資安層面提供多項良好建議，譬如禁用tls verify等
總結：就是可以協助開發者在細節可以有不一樣思維及優化