WinlatorXR
881.97M · 2026-02-04
大家好，我是 Genyuan。
在日常后端开发中，Code Review（CR） 是保障代码质量的关键环节。但在高频迭代的现实下，CR 正在变成一件高消耗、易疲劳、且质量高度依赖个人状态的事情。
在实际工程实践中我越来越明确一件事：
比如：
因此，我们在团队中引入了一种方式：
先用 AI 做一轮前置 Code Review，再由人完成最终 Review。
这篇文章记录的是我在团队中，使用 Cursor 提升 Code Review 效率的一次工程化实践。
在双周甚至更快的迭代节奏下，人工 CR 普遍面临这些问题：
尤其是一些业务价值不高，但线上风险极大的问题（如空指针、越界、异常处理），非常适合交给 AI 处理。
不使用 AI 的情况下，CR 主要依赖：
这会带来几个明显问题：
整体效率和稳定性都有限。
在多种尝试之后，我选择使用 Cursor 来辅助 Code Review。
我的做法是：
把 Code Review 这件事，封装成一个“命令”，让 AI 按统一规则执行。
这套方案的核心是三点：
2.3.35 (Universal)Git MCP 配置示例：
{
"mcpServers": {
"git": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-git"]
}
}
}
所有 CR 规则统一维护在 review.md 中：
github.com/ApolloNaco/…
核心思想只有一句话：
review.md 规则后，团队成员只需运行一个命令，即可让 Cursor 按规则执行 AI Code Review。
/review --b 当前分支
指定分支
--b 当前分支：对当前开发分支进行审查
可选参数：
-o：输出报告--file：审查指定文件AI 自动执行规则
review.md 中定义的规则生成结构化报告
开发者操作简化
问题：
Git 命令在 Cursor 中非常容易被分页器（pager）卡住，导致流程失败。
解决方式：
git --no-pagerrun_terminal_cmd 执行如果不处理这个问题，AI CR 基本不可用。
只审查以下文件：
.java.xml.properties目的只有一个：
聚焦真正影响逻辑和行为的代码，提高审查效率。
在 review.md 中的：
### 团队规范检查
这个模块下，由技术 Leader 维护必须被拦截的问题，例如：
原则很简单：
在规则中明确问题优先级：
这样可以让：
避免被细节淹没。
AI 最终输出结构化 Review 报告，包括：
可以直接同步到 PR 评论或 CI 流程中。
在真实项目中的效果非常直观：
组内反馈非常一致：
Leader 只需要维护两块内容：
本质上是把 Leader 的经验工程化。
review.md把问题拦在最早的阶段。
这不是功能堆砌，而是几条清晰的设计原则：
写成了命令风格，对开发友好。只需要按照提示敲命令即可。例如：/review --b -o [需要CR的分支]
用了Cursor AI的内置函数 run_terminal_cmd 提高执行效率
解决了cursor调git命令发生的常见问题：
git --no-pager [command] 处理代码时的分页问题git fetch --all --prune 避免了 CR的分支代码没有和最新的master分支对比的问题（多人开发尤其容易出现这个问题）设置了“团队规范检查”点，你可以在这个模块下写你们团队的常见团队规范，让AI在代码CR的时候帮你发现问题
设置严格的问题分级，可以聚焦重点问题的处理。
可以让AI最后分析的结果输出报告，集成到你们企业的CI/CD流程中。
让团队成员在每次写完代码之后，都先自己用AI CR一遍，把常见的团队问题和代码规范、低级错误自己先通过AICR的方式去避免。
目前这套 AI CR 仍有明显边界：
这些问题，我会在后续文章中展开
Genyuan
