创业者用 AI 做代码评审：让 AI 先过一遍再人工评审
正在做早期项目、需要同时负责产品、融资和团队的创业者，日常工作里商业计划、融资材料、招聘、用户访谈和产品决策同时推进，时间和精力极度紧张。代码评审耗时且容易流于形式，AI 可以先找出明显的问题，让人把精力放在设计和业务逻辑上。下面以创业者的真实场景为例，演示用 AI 做代码评审的完整流程：把改动的代码和背景说明交给 AI，指定评审维度和输出格式，让它按严重程度列问题，再由人判断。
场景：创业者为什么需要 AI 做代码评审
创业者每周要评审不少代码改动，比如和“完成 15 位潜在用户访谈”相关的提交。改动多的时候很难每行都仔细看，容易漏掉边界条件、异常处理和安全问题。而且创业者手上通常同时压着“整理访谈结论并调整产品方向”之类的事情，如果每次都从零开始，很容易顾此失彼。
用什么工具
代码托管平台和编辑器中有不少 AI 评审工具，例如 GitHub Copilot 的代码评审、GitLab Duo、Cursor 以及各类开源的 AI 评审机器人；也可以把差异内容贴给对话助手。
举个例子
先看一个虚构但很典型的例子。晓雯是一位正在做早期项目、需要同时负责产品、融资和团队的创业者，这周手头的事情包括“更新商业计划书的市场部分”和“确定首批种子用户招募方案”，偏偏这时又需要做代码评审。晓雯没有从空白页开始，而是先花几分钟把相关材料整理好，按下面的提示词交给 AI，拿到初稿后对照原始资料逐条核对，再补上自己的判断。整个过程中，晓雯特别留意不把融资条款、股权结构和用户访谈原始记录放进对话里。
分步操作
- 准备改动说明：这次改动要解决什么问题
- 提供代码差异或改动后的文件
- 指定评审维度：正确性、边界条件、安全、性能、可读性
- 要求按严重程度分级输出，并给出修改建议
- 人工确认每条意见，AI 的意见不等于结论
可复用的提示词
把方括号和括号里的内容换成你自己的信息即可：
【背景】最近在处理“更新商业计划书的市场部分”，同时要准备“确定首批种子用户招募方案”。
请评审下面这段代码改动。
背景：完成 15 位潜在用户访谈，这次改动新增了一个按用户类型查询“用户访谈”的接口。
语言：Python（FastAPI）
评审维度：
1. 正确性和边界条件（空值、分页、时区）
2. 安全（注入、越权、敏感信息日志）
3. 性能（N+1 查询、缺少索引）
4. 可读性和可维护性
输出格式：严重程度（阻塞 / 建议 / 细节）| 位置 | 问题 | 修改建议
只指出确实存在的问题，不确定的请标注“需确认”。
代码：
（粘贴 diff）
效果示例（虚构演示）
以下是一段示意性的输出，内容基于虚构的工作记录，仅用于展示格式和思路，实际结果会因工具和输入不同而变化：
严重程度 位置 问题 修改建议 阻塞 query_records 第 12 行 用字符串拼接构造 SQL，存在注入风险 改为参数化查询 阻塞 接口入口 未校验调用者是否有权访问该用户类型的数据 增加权限校验 建议 第 20 行 每条记录单独查询关联信息，存在 N+1 问题 改为批量查询 建议 日志 打印了完整请求参数，可能包含敏感信息 脱敏后再记录 细节 第 5 行 变量名 d 含义不清 改为 record_date 需确认：page_size 未设上限，是否在网关层已限制？
如果结果不理想，不要急着换工具，先在提示词里补充投资人和团队的具体要求或给出一个参考样例，再生成一次。
避坑指南
- 提供改动背景，否则 AI 无法判断逻辑是否符合需求。
- 把团队的编码规范放进提示词，评审意见会更一致。
给创业者的特别提醒
市场规模等数据要自己找可靠来源核实，不要直接使用 AI 给出的数字。还有一点很关键：AI 会给出看似合理的市场数字和案例，写进融资材料前必须逐一核实出处。
很多创业者还会这样做：让 AI 扮演投资人或怀疑者，从市场、竞争、壁垒几个角度追问你的方案。
还可以这样用
- 自查：提交前先让 AI 评审一遍，减少来回修改。
- 评审总结：汇总一段时间的评审意见，提炼团队常见问题。