DeputyDev -- AI 强化开发助手：通过情境化 AI 打破代码审查瓶颈，提升开发效率
软件工程
2025-08-14 v1 机器学习
摘要
本研究探讨了 DeputyDev 的实现与效果，该 AI 驱动的代码审查助手旨在解决软件开发流程中的效率问题。代码审查因耗时、反馈不一致以及审查质量参差不齐等多方面原因，存在高度效率低下的问题。通过遥测数据，我们观察到在 TATA 1mg，拉取请求（PR）处理 exhibits 显著的效率低下，平均采集时间为 73 小时，审查时间为 82 小时，导致 6.2 天的关闭周期。审查周期以持续的迭代沟通为特征。加州大学欧文分校的研究表明，中断会导致平均 23 分钟的注意力丢失，严重影响代码质量和按时交付。为应对这些挑战，我们开发了 DeputyDev 的 PR 审查功能，通过提供自动化、情境化的代码审查。我们对 DeputyDev 对审查时间的影响进行了严格的双盲 A/B 实验，涉及超过 200 名工程师。结果显示，平均每个 PR（降低 23.09%）和平均每行代码（降低 40.13%）的审查时长均显著减少。实施排除异常值的安全措施后，DeputyDev 已在整个组织中有效部署，并作为软件即服务（SaaS）解决方案向外部公司提供，目前正在为众多工程专业人员的日常工作提供支持。本研究探讨了 AI 辅助代码审查在改善开发工作流程时间表和代码方面的实施与效果。
引用
@article{arxiv.2508.09676,
title = {DeputyDev -- AI Powered Developer Assistant: Breaking the Code Review Logjam through Contextual AI to Boost Developer Productivity},
author = {Vishal Khare and Vijay Saini and Deepak Sharma and Anand Kumar and Ankit Rana and Anshul Yadav},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.09676},
year = {2025}
}
备注
12 pages, 5 figures, 6 pages of supplementary materials