Bugbot 引入「學習規則」功能，從程式碼審查回饋中實現 AI 自我優化

Bugbot 是一款 AI 程式碼審查工具，其問題解決率已從發布初期的 52% 顯著提升至近 80%，表現優於其他 AI 程式碼審查產品。 此前，Bugbot 的改進主要仰賴離線實驗，但這未能充分利用其每日審查數十萬個 PR 所產生的潛在訓練數據。 為此，Bugbot 現已導入「學習規則」功能，使其能從 實時程式碼審查 過程中汲取回饋並 自我改進。 • 這些規則根據開發者的 反應（如負評）、回覆（解釋問題）以及人類審查者的 評論（指出 Bugbot 遺漏的問題）等信號生成。 • Bugbot 會將這些信號處理為候選規則，並持續評估，當累積足夠信號時，便會提升為活動規則影響未來的審查。 自測試版推出以來，此功能已在超過 11 萬個儲存庫中啟用，產生了逾 4.4 萬條學習規則，顯著提升其精準度。

作者表示，「學習規則是朝著讓 Bugbot 持續自我改進邁出的一大步，旨在捕捉每個真實的錯誤，這需要對程式碼庫、模式和團隊優先事項有深刻理解。」