Uber uReview 审查评论
生成并评估代码审查意见，过滤低价值评论。任务：Uber的uReview系统使用三个生成器产生代码审查评论，随后由专家评估器对每条评论进行评分。低价值类别的评论会被过滤掉。该工作流结合了自动生成功能与质量评估，以优化反馈内容。；工具：原文所述工具。人工角色：原始材料未说明；局限：来源未详细说明具体实现细节，如生成和评估所使用的确切模型。多生成器设置的集成成本和维护要求未知。除初始过滤外，人工监督的具体角色未明确指定。。
工具
原文所述工具
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
生成并评估代码审查意见，过滤低价值评论。
工作流程
Uber的uReview系统使用三个生成器产生代码审查评论，随后由专家评估器对每条评论进行评分。低价值类别的评论会被过滤掉。该工作流结合了自动生成功能与质量评估，以优化反馈内容。
原文报告的结果
系统生成的评论中有75%被评定为有用，且超过65%的评论被开发人员实际处理。这些指标表明，经过过滤的审查流程产生了高相关性和可操作的输出。
人工角色
原始材料未说明
局限
来源未详细说明具体实现细节，如生成和评估所使用的确切模型。多生成器设置的集成成本和维护要求未知。除初始过滤外，人工监督的具体角色未明确指定。
试一试
我想实施一个类似于Uber uReview的代码审查评论生成和过滤管道。 1. **设置**：创建三个不同的提示模板，用于生成代码审查评论（例如，安全性、性能、风格）。 2. **生成**：对于给定的拉取请求差异，运行所有三个生成器以产生候选评论。 3. **评估**：实施一个“专家”评估器提示，对每条评论的有用性进行评分，并过滤掉低价值评论。 4. **输出**：仅返回高分评论。 **输入**：[可替换：拉取请求差异]，[可替换：代码库上下文]。 **交付物**：一个包含过滤后评论及其分数的JSON列表。 **质量检查**：手动审查前10个输出，确保评估器正确过滤了噪音。 **安全措施**：不要自动发布评论；在发送到PR之前需要人工批准。 **缺失输入**：如果差异过大，请先进行摘要。如果评估器失败，返回所有评论并带有警告标志。
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