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解決的問題

Open Code Review (OCR) 解決了單一視角 AI 代碼審查的限制。與單一 AI 通過不同，它採用多代理系統，讓多個獨立的審查員（各自具有不同角色與優先順序）共同審查程式碼。這種冗餘機制能發現更多問題，透過代理間的結構化辯論（討論）減少誤報，並確保程式碼不僅符合通用最佳實務，也符合特定專案需求。

作法

OCR 使用由「技術主管」代理協調的 8 階段工作流程：

1. 上下文發現：從 CLAUDE.md 或 .cursorrules 等檔案載入專案標準。
2. 變更分析：分析 git diff 以理解變更內容。
3. 技術主管評估：總結風險並選擇合適的審查團隊。
4. 平行審查：多個審查代理（使用不同 LLM）獨立審查程式碼。
5. 聚合：合併多個冗餘審查員的發現結果。
6. 討論：審查員之間就發現的問題進行辯論，驗證疑慮並挑戰假設。
7. 綜合：產生優先排序、去重後的最終審查報告。
8. 呈現：在儀表板中顯示結果，或發布至 GitHub。

適用對象

希望自動化代碼審查第一輪流程，以減輕人工審查員負擔的開發者與團隊，特別是使用 Claude Code、Cursor 或 Windsurf 等 AI 編程助手的使用者。

核心亮點

• 多代理冗餘：使用多個獨立審查代理實例，發現更多缺陷。
• 可自訂角色：包含 28 個預設角色，包括「著名工程師」（如馬丁·福勒、肯特·貝克），並支援建立自訂或暫時性審查員。
• 需求感知：可根據特定規格文件、提案或內聯需求審查程式碼。
• 多模型團隊：可為不同審查員分配不同 LLM（例如，為通用角色使用快速模型，為專業角色使用深度模型）。
• 代碼審查地圖：為大型變更集（20+ 檔案）生成結構化導航文件與 Mermaid 依賴圖。
• GitHub 整合：可作為團隊綜合審查發布，或轉換為符合 Google 審查指南的自然「人聲」風格。
• 互動式儀表板：基於瀏覽器的 UI，用於篩選發現項目、管理團隊、追蹤即時進度。