1. 背景
2. 方案一：提供代码检查表、交叉验收
2.1 优势
- 提供代码检查表，每个检查点可能更符合部门实际代码编写规范。
- 项目成员交叉验收，一来可以熟悉项目整体情况；二来不管代码好坏，都可以从中学习，外加更多沟通，有利于后续的协助。
2.2 劣势
- 人工维护检查点，可能都是拷贝网上现有的代码规范，最多就是根据部门实际情况微调下，可能存在检查点不够全面的问题。
- 人工代码评审，一来要看个人的素养和责任心；二来人工总会有疏忽的时候，可能会漏掉一些问题。
- 不管是维护检查点文档还是基于这个文档进行人工代码评审，工作量都不会小，通常都会是一整个源码文件对照这个文档进行。如果有 200 个检查点，5 个源码文件，一个文件 1000 多行代码，估计会花费不少时间，加上整理完全部的问题和反馈，等修复完，还要一一验证。
3. 方案二：基于 SonarQube 实现代码评审
3.1 优势
- 代码检查点其实，就是 SonarQube 上的代码规则，已经有满足前后端编程语言的规则校验，将近 8000 多个，覆盖前后端，相对于人工整理的更为全面。
- 开发人员每次推送分支，都会经过 SonarQube 进行代码评审和校验，每次需要把反馈的问题修复，才能正常推送成功。
- 完全基于 SonarQube 实现代码评审流程，无人工参与，减少很大工作量。
- 至于代码学习，实际上 SonarQube 的代码规则都会说明问题的原因，以及如何修正，这个也可以是一种学习方式。
3.2 劣势
没有办法提供一个代码检查点表格和代码评审输出文档，但如果对此进行说明，外加项目分支检查结果的截图，我觉得应该是可以理解的，我们的最终目的是代码的质量得到保障，而不是因为要有这个流程和形式。比如，提交给测试的代码评审报告，Test 分支（下图使用 dev 分支举例），质量门禁必须是正常的，并且新问题必须为 0 。
4. 方案三：基于 AI 实现代码评审
4.1 优势
- 与 SonarQube 对比，在代码评审上更为智能，能补充 SonarQube 对逻辑以及功能实现方式优化方面不足的能力。
- 开发人员每次推送分支，都会有 AI 进行代码评审，然后反馈代码存在的问题，并给出建议，以及提供修正后的代码。而且，全程无需人工参与，减少很大工作量。
- 至于学习与交流，通过查看 AI 对代码进行评审并提供的报告，也是可以学到很多东西的。
4.2 劣势
- 与 SonarQube 一样，可能无法提供一个很正式的代码评审报告，只能是这个版本，全部分支都推送完成之后，截图输出的报告，该报告必须显示已经没有任何问题了。
- AI 代码评审，费用颇高。
5. 总结
- 基于对代码质量的有效管理，结合云平台部门当前情况，建议使用方案二。
- 待 AI 代码评审能真正落实，再使用方案三。
- 至于方案一，起到的效果，可能不会很理想，对比其他方案，没有很大的优势，最后，事情一多，执行没有到位，监管没有到位，可能会流于形式。