从流程开始
很多团队做代码评审失败，不是因为工具不好，而是流程没有定义清楚。先把触发条件、输入资料、输出格式和责任人定下来，再谈自动化。
流程输入
开始前建议准备项目目标、代码片段、报错信息、技术栈、测试要求和变更范围。这些资料不需要一次完美，但必须足够具体，否则AI会用通用表达填空，输出看似完整却很难直接落地。
落地路径
可以按四步推进：先用一句话定义任务目标，再补充背景资料和限制条件，接着让AI输出结构化草稿，最后按事实、语气、格式和风险逐项检查。
上线后看什么
上线后至少跟踪修改耗时、测试通过率、返工次数、缺陷数量和代码评审意见。这些指标能帮助团队判断AI流程是否真的提升效率，而不是制造新的检查负担。
风险提醒
最常见的坑是把AI输出当成最终答案。尤其涉及事实、客户、代码、版权、隐私或财务影响时，必须保留人工复核和版本记录。
延伸问题
读者通常还会继续追问：代码评审适合用哪个AI工具、提示词怎么写、输出结果怎样审核、能不能交给团队复用。结尾可以围绕这些问题建立自己的判断标准。