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我花了过去两个月半的时间开发一个产品，它可以对我的拉取请求进行基于大型语言模型（LLM）的代码审查——我刚刚发布了它。
这个工具专门为独立开发者设计。你只需将其安装在你的代码库中，通过创建拉取请求触发扫描，它会在后台使用OpenAI生成结构化的审查评论。
有趣的是，我在开发这个应用时，使用了它的开发版本来审查自己的拉取请求。这帮助我发现了错误，简化了结构，并保持了高质量——几乎不需要其他人参与。
接下来几个月我想尝试的内容包括：
- 除OpenAI之外的模型集成：Claude、Gemini、DeepSeek、LLaMA
- 自带模型（BYOM）
- 更智能的审查代理：代码库记忆、配置感知、自定义规则
目前我专注于获取开发者的反馈，并根据实际有效的建议进行改进。
在这里试用：[https://codii.dev](https://codii.dev)
我很想听听你的反馈：
- 这些审查对你来说真的有用吗，还是太吵了？
- 什么能让这个工具更好地融入你的工作流程？
- 有没有明显缺失、令人困惑或损坏的地方？
欢迎随时提问！(可以在X平台上私信我 [https://x.com/cepstrum9](https://x.com/cepstrum9))
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我在工作中广泛使用GPT、Claude和Discord。
我的公司通过在线服务处理记账和开票，银行业务也通过网络应用进行。
我的主要编辑器具有类似Vim的语义，我非常依赖以键盘为驱动的工作流程。
我理解，由于其优越的分发模型，网络已经吞噬了大部分商业软件。
然而，我很好奇更广泛的技术社区对此情况的看法。
是否有更好的模型可行？是否有人在研究将网络的覆盖面与传统桌面软件的速度、高效性和本地优先特性相结合的解决方案？