具有高级判断力和严格评分标准的AI代码审查工具

lazycoder 是一款基于人工智能的代码审查工具，旨在模拟资深开发者的判断力。它会对每次代码变更中的每个修改块应用一套固定的审查标准（包含17条规则，从R1到R17），并运行真实的沙盒检查，最终给出明确的裁定：通过（APPROVE）、请求修改（REQUEST_CHANGES）或阻止合并（BLOCK）。

该工具的核心设计哲学是确定性优先。所有可以纯逻辑实现的部分都采用纯逻辑，而将非确定性的语言模型（LLM）作为最后接入的组件。这种故障隔离策略确保当审查出现问题时，问题必然出在提示词或模型本身，而非底层管道——因为管道已经通过充分的测试证明其可靠性。

lazycoder 的审查规则集（R1-R17）涵盖了代码层面（数据结构、控制流、输入输出、失败模式、副作用、依赖）、安全层面（验证、密钥、注入）、简洁性、系统层面（状态、同步与异步、单体与微服务、不变量）以及可维护性、测试和兼容性。每一条规则都必须被评估，否则无法给出通过裁定。

配置采用声明式文件，存储在 config/ 目录下，包括项目上下文、防护栏、运行时设置、工作循环、审查规则、生产就绪检查、评估集和可观测性配置。这些文件可以像代码一样被审查、对比和替换。

lazycoder 的评估套件（config/evals.json）包含已知有缺陷和已知正确的案例，用于衡量审查工具本身的性能。作为CI门禁，它形成了一个闭环：审查工具有了自己的审查者，每次变更后都能检测自身是否仍然可靠。

该工具的开发严格遵循测试驱动开发（TDD），所有行为都先红后绿。领域模型使用严格的pydantic模型，使得无效状态无法表示。例如，通过的规则不能带有发现项，失败的必须带有。每个发现项必须引用规则ID和精确的文件:行号。

目前，lazycoder 已经实现了端到端管道：从差异解析、规则评估到汇总裁定。它支持两种模式：假客户端（用于测试，无需网络和API密钥）和真实客户端（可选的Anthropic API集成）。在首次真实运行中，模型检测到了E3评估案例中的SQL注入漏洞，触发了R7规则并给出了BLOCK裁定。

未来的路线图包括：在完整评估集上运行真实模型并追踪评分，以及发布GitHub Action以使该工具能直接作为PR门禁。

lazycoder 并不能完全取代人类审查者——重要决策仍需人工确认。但它消除了人类不擅长的部分：记住所有17条规则、在200个文件中保持一致性、以及证明检查确实运行过。