版本上线前，小团队最常见的问题不是没人写代码，而是没人有时间认真看代码。MonkeyCode AI 这类工具更适合先做一轮粗筛：把可疑文件、空值风险、权限问题和重复查询挑出来，再由开发人员判断哪些是真问题。指望它直接替代评审，基本会失望。
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使用这类工具时，不建议一开始就整仓扫。老项目文件太多，一次扫完会得到一堆“可能存在风险”的建议，真正要改的反而被淹没。
先把审查范围收窄
本次只改了订单导出接口，就只看相关Controller、Service和权限判断。前端样式、历史遗留命名、无关模块先放一边。范围越窄，AI给出的建议越容易落地。
导入前先清敏感信息
仓库里常见的不该出现的东西：API Key、数据库地址、Token、客户数据、生产配置。先清理或脱敏，再考虑导入。代码问题可以慢慢改，凭据泄露处理起来更麻烦。
建议按“必须修”排序
能进入修复队列的建议，至少要有文件位置、代码片段、风险说明和修改方向。只有一句“这里可能有问题”，先放到后面。
优先级可以这样排：
- 安全：硬编码密钥、越权访问、未校验输入；
- 逻辑：空值、边界值、状态流转错误；
- 性能：循环查询、大对象加载、重复请求；
- 结构：重复代码、命名混乱、测试缺失。
修改后跑关键流程
涉及金额、订单状态、权限和通知的修改，不要只看编译通过。至少跑一次接口测试或手工流程。AI能帮忙找风险，业务规则还是要人来确认。
常见问题
MonkeyCode AI能替代人工评审吗？不能，它适合筛风险，最终修改要开发人员确认。
建议太多怎么办？先处理安全和线上逻辑，性能其次，结构问题单独排期。
老项目能整仓审查吗？不建议第一次就整仓扫，按分支或模块试更容易落地。
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