用 OpenAI、Claude、Gemini 做程式碼評審摘要的選型方法
2026/10/24 — 10/24 03:22·1 個來源（全部）·1 篇報道（全部）
核心速覽 (Key Takeaways)
- 針對遊戲團隊的程式碼評審摘要，文章給出一套 provider 中立的做法：在代表性 diff 上測試 2 到 3 個模型，統一保留一份 JSON 契約，再按發現質量、輸出風格和預估 token 成本做選擇。
- 契約欄位包含 severity、finding、explanation 和 suggested next action，並要求標註檔案或行號、區分觀察與猜測、確保 JSON 可解析。
針對遊戲團隊的程式碼評審摘要，文章給出一套 provider 中立的做法：在代表性 diff 上測試 2 到 3 個模型，統一保留一份 JSON 契約，再按發現質量、輸出風格和預估 token 成本做選擇。契約欄位包含 severity、finding、explanation 和 suggested next action，並要求標註檔案或行號、區分觀察與猜測、確保 JSON 可解析。
最新進展針對遊戲團隊的程式碼評審摘要，文章給出一套 provider 中立的做法：在代表性 diff 上測試 2 到 3 個模型，統一保留一份 JSON 契約，再按發現質量、輸出風格和預估 token 成本做選擇。契約欄位包含 severity、finding、explanation 和 suggested next action，並要求標註檔案或行號、區分觀察與猜測、確保 JSON 可解析。這樣後端模型可隨時更換，而下游工具的解析邏輯不必改動。
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針對遊戲團隊的程式碼評審摘要，文章給出一套 provider 中立的做法：在代表性 diff 上測試 2 到 3 個模型，統一保留一份 JSON 契約，再按發現質量、輸出風格和預估 token 成本做選擇。契約欄位包含 severity、finding、explanation 和 suggested next action，並要求標註檔案或行號、區分觀察與猜測、確保 JSON 可解析。這樣後端模型可隨時更換，而下游工具的解析邏輯不必改動。
給出可馬上照用的模型選型和 JSON 契約做法
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