Claude Code PR 审查：提前预审差异，更快更安全

为什么 PR 审查耗时暴增

PR 审查之所以常常耗时并不是因为代码“难懂”，而是因为审查者需要从只显示修改内容的 diff 中重建意图、风险和影响——diff 本身并不能讲完整的故事。

一次小改动可能影响隐藏的依赖：重命名字段后报表出错、修改默认值后行为改变、调整条件判断后错误处理发生变化。当审查者必须为了理解 PR 的意图而来回点击查找上下文、本地运行应用或提出后续问题时，审查时间就会增长。

这里也存在一种人的习惯性问题。人们以可预测的方式浏览 diff：我们聚焦于“主要”改动，而常常漏掉藏着 bug 的乏味行（边界检查、空值处理、日志、清理代码）。我们也倾向于读出自己期望看到的内容，因此粘贴复制错误或颠倒的条件可能悄然通过。

一次好的预审不是定论，而是一双快速、有结构的第二只眼睛，指出人类审查时应该放慢脚步的地方。最佳输出应包括：

• 用通俗易懂的语言总结改动
• 明确的风险点（文件、函数、假设）
• 可读性建议（命名、令人困惑的控制流）
• 正确性关注点（逻辑、错误处理、数据一致性）
• 值得测试的边界情况（输入、时间、权限、空状态）

它不应该做的事：给出“通过”结论、杜撰需求，或在没有证据的情况下猜测运行时行为。如果 diff 中没有足够的上下文（预期输入、约束、调用方契约），预审应当说明并列出确切缺失的信息。

AI 在中等规模、涉及业务逻辑或重构的 PR 上最有帮助，因为这类改动最容易让含义丢失。当需要深度的组织内知识（遗留行为、生产性能细节、内部安全规则）时，AI 的效果会下降。

示例：一个“仅更新分页”的 PR 常常隐藏着页偏移错误、空结果与 API 与 UI 之间排序不一致的问题。预审应在有人花 30 分钟重新发现这些问题之前把问题列出来。

在预审中该如何让 Claude 工作

把 Claude 当作一位快速且挑剔的第一轮审查者，而不是决定 PR 是否上线的人。目的在于提前发现问题：让代码可读性差、隐藏的行为变更、缺失的测试，以及当你贴近改动时容易忽略的边界场景。

给它一个公平的人类审查者会需要的信息：

• PR 的目标（1 到 3 句）
• 不能出问题的点（API 形状、向后兼容、性能预算、安全规则）
• 任何特殊约束或权衡（截止时间、部分发布）
• 相关的 diff 段，包含足够的上下文以理解意图

如果 PR 涉及已知高风险区域，请提前说明（认证、计费、迁移、并发）。

然后请求可执行的输出。强请求示例：

• 用简单英语（通俗语言）总结改动。
• 标注可读性问题（命名、结构、意外之处、不一致模式）。
• 识别正确性风险（空值处理、错误路径、越界、数据形状不匹配）。
• 列出边界情况与失败模式（超时、重试、空输入、部分更新）。
• 建议缺失的测试以及每个测试证明的内容。
• 生成简短的审查者清单和 5 到 10 条“合并前要问”的问题。

保持人类掌控，通过让 Claude 对不确定项标注“从 diff 可确定”或“需要确认”，并引用触发问题的具体行来强制清晰。

在提示前准备 diff 与上下文

Claude 的表现取决于你给它的内容。如果你粘贴一个巨大的 diff 却没有目标或约束，你只会得到泛泛的建议并错过真实风险。

先从一个具体的目标和成功标准开始。例如：“此 PR 为登录端点添加限流以减少滥用。它不应改变响应格式。必须保持平均延迟低于 50 ms。”

接着，只包含重要内容。如果 20 个文件被修改但只有 3 个文件包含逻辑改动，就聚焦那 3 个。若片段会产生误导，就加上周边上下文，比如函数签名、关键类型或改变行为的配置。

最后，明确测试期望。如果你希望为边界情况添加单元测试、为关键路径添加集成测试或手动运行 UI，请说明。如果某些测试是故意缺失的，也要说明原因。

一个简单且有效的“上下文包”包含：

• PR 目标：改了什么、用户会看到什么、有什么改善
• 相关 diff 段：仅关键文件，包含足够上下文
• 硬性约束：性能预算、兼容性要求、安全/隐私规则
• 测试期望：必须覆盖什么、已添加了什么、如何运行
• “不得改变”项：公开 API 契约、数据库模式、UX 行为、日志/审计格式

逐步流程：可复用的预审步骤

好的 Claude Code PR 审查是一个紧凑的循环：提供足够的上下文，获取结构化的笔记，再把这些笔记转化为行动。它不替代人工，而是在队友花大时间阅读之前抓住容易遗漏的问题。

五遍检查流程

使用同样的检查顺序以保证结果可预测：

1. 用通俗语言解释改动。 让 Claude 总结 PR 做了什么、哪些文件变化，及改动的可能原因。如果它无法简单解释，说明 PR 需要更清晰的描述或更小的范围。
2. 先检查正确性。 查找逻辑错误、被破坏的假设、以及潜在的静默行为变化（默认值、错误处理、权限、时区、越界）。
3. 扫描遗漏的情况。 站在用户与生产的角度考虑：空输入、null、重试、部分失败、并发、向后兼容性。
4. 复查可读性与可维护性。 标出令人困惑的命名、过长的函数、重复逻辑、不清晰的注释，以及会增加未来审查时间的小重构点。
5. 起草审查评论并给出定位。 按文件分组评论并包含函数名或引用片段，方便人工快速定位。

拿到笔记后，把它们转成简短的合并门槛：

合并清单（保持简短）：

• 测试覆盖新行为并至少覆盖一个边界情况
• 错误处理一致（必要时记录日志）
• 未经明确迁移路径的破坏性改动不得合并
• 命名与结构与相邻代码一致
• 高风险部分有回滚计划

最后要求 3 到 5 个强制澄清的问题，例如“如果 API 返回空列表会怎样？”或“在并发请求下这是否安全？”

使用简单量表（可读性、正确性、边界情况）

给 Claude 一把固定的尺子最有帮助。没有量表时，它容易只评论第一个看到的内容（通常是样式细节），可能会错过关键的边界情况。

一个实用的量表：

• 可读性：命名清晰、控制流简单、函数短小、注释解释“为什么”、无死代码或调试残留。
• 正确性：关键不变量被维护、错误处理一致、空/空字符串安全、边界（越界、舍入）正确。
• 边界情况：空/巨大输入、缺失可选字段、时区/夏令时、重试导致的双写、并发竞争条件。
• 安全与隐私：认证检查位于正确位置、代码/日志中无密钥、日志不泄露敏感负载或令牌。
• 兼容性与发布安全：旧客户端与已存储数据不会被破坏、迁移安全、存在回滚方案。

在提示中要求每个类别一小段总结并按“最高风险优先”排序。这样的顺序能让人把注意力放在最关键的点上。

能产出有用审查笔记的提示模板

使用可复用基础提示以便跨 PR 保持一致。粘贴 PR 描述，然后粘贴 diff。若行为面向用户，补充 1 到 2 句期望行为。

You are doing a pre-review of a pull request.

Context
- Repo/service: <name>
- Goal of change: <1-2 sentences>
- Constraints: <perf, security, backward compatibility, etc>

Input
- PR description:
<...>
- Diff (unified diff):
<...>

Output format
1) Summary (max 4 bullets)
2) Readability notes (nits + suggested rewrites)
3) Correctness risks (what could break, and why)
4) Edge cases to test (specific scenarios)
5) Reviewer checklist (5-10 checkboxes)
6) Questions to ask the author before merge (3-7)

Rules
- Cite evidence by quoting the relevant diff lines and naming file + function/class.
- If unsure, say what info you need.

对于高风险改动（认证、支付、权限、迁移），加入明确的失败与回滚思考：

Extra focus for this review:
- Security/privacy risks, permission bypass, data leaks
- Money/credits/accounting correctness (double-charge, idempotency)
- Migration safety (locks, backfill, down path, runtime compatibility)
- Monitoring/alerts and rollback plan
Return a “stop-ship” section listing issues that should block merge.

对于重构，请把“行为不变”作为硬性规则：

This PR is a refactor. Assume behavior must be identical.
- Flag any behavior change, even if minor.
- List invariants that must remain true.
- Point to the exact diff hunks that could change behavior.
- Suggest a minimal test plan to confirm equivalence.

如果你想要快速浏览，添加限制比如“在 200 字内回答”。如果想要深度检查，请求“最多 10 条带推理的发现”。

把输出转成审查者清单

当 Claude 的笔记被转换为一份简短的清单时就最有价值。不要重复 diff，而要概括风险与决策。

把事项分成两个部分，避免讨论演变成偏好争论：

必须修复（阻止合并）

• 正确性：预期结果用一句话写清并与任务一致
• 边界情况：空/为空输入与错误路径已处理（或明确拒绝）
• 数据安全：写操作与迁移对现有数据与旧代码安全
• 测试：至少有一个测试覆盖主行为，一个覆盖最危险的失败
• 可观测性：日志/指标足以快速定位问题（请求 id、用户 id、任务 id）

可选改进（后续跟进）

• 可读性：重命名最令人困惑的标识符或添加一句“为什么”的注释
• 一致性：匹配现有错误处理、命名与文件布局的模式
• 性能：指出热点路径的变化及其当前是否重要
• 文档：如果添加了新选项/标志，更新内联文档

并记录发布就绪性：最安全的部署顺序、发布后需关注的点以及如何撤销改动。

在合并前要问的问题

预审只有在以少量强制澄清问题结尾时才有用。

行为与正确性

• 用户可见的行为有哪些改变，哪些必须保持不变？
• 如果这是“行为不变”的改动，有什么证据表明输出一致？
• 最可能的生产失败是什么，会在哪里表现出来（UI、API、数据）？
• 代码对输入、顺序、时间或网络调用做了哪些假设？
• 有没有错误被吞掉或被默默地转换为默认值？

边界、测试与运维

• 最糟糕的真实输入是什么（空、巨大、格式错误、重复），应当如何处理？
• 哪个常见流程可能会触发两次（重试、双击、后台任务），这是否安全？
• 哪个测试证明主要行为，哪个测试覆盖最危险的边界？
• 如果缺少测试，是写测试困难还是代码难以测试？
• 运维需要什么：有用的日志、指标、告警、配置默认值与回滚步骤？

如果这些问题无法用简单语言回答，请暂停合并，缩小范围或增加证明材料。

常见陷阱（以及如何避免）

大多数失败是流程问题，而非模型问题。

• 粘贴巨量无重点的 diff。 请求对 1 到 3 个高风险区域进行审查，仅粘贴相关 hunks 与它们依赖的签名。
• 跳过意图与期望行为。 没有目标时，审查会偏离。添加两句：改了什么，以及什么必须保持不变。
• 信任自信的猜测。 要求引用 diff 中的证据。如果不能引用，视为假设并需验证。
• 让讨论陷入样式细节。 明确“必须修复”与“可选改进”，并限制样式类意见。
• 忽视团队规范。 若团队有约定（早返回、错误类型、日志格式），把它们写进要求。

如果 PR 添加了新的结账端点，不要粘贴整个服务。粘贴处理器、校验、DB 写入与任何模式更改，然后声明：“目标：防止重复扣款。非目标：重命名重构。” 你会得到更少但更易验证的评论。

一个真实且可复现的小型预审示例

一个小而真实的 PR：在设置界面添加“显示名称”字段，触及服务器端校验与客户端 UI 文本。它小到可以全面推理，但仍有许多潜在问题藏匿。

下面是你会粘贴的 diff 片段（加上 2 到 3 句上下文，例如预期行为与关联工单）：

- if len(name) == 0 { return error("name required") }
+ if len(displayName) < 3 { return error("display name too short") }
+ if len(displayName) > 30 { return error("display name too long") }

- <TextInput label="Name" value={name} />
+ <TextInput label="Display name" value={displayName} helperText="Shown on your profile" />

你希望得到的示例发现：

• 可读性：在多个文件中混用 “displayName” 与 “name”。选择一个术语以避免将来每次变更都需要心里翻译。
• 正确性：服务器进行了长度校验，但客户端没有。用户可能输入 1 到 2 个字符并只有在提交后才看到错误。
• 边界：仅依靠 len(displayName) 会让只含空格的字符串通过。应在校验前 trim。

把这些转成清单：

• 命名在 API、数据库字段与 UI 标签间保持一致。
• 客户端校验与服务器规则（最小/最大、必需）相匹配。
• 输入在校验前被 trim（并确认 Unicode/表情符号的行为是否可接受）。
• 错误信息清晰且在服务器与客户端保持一致。

快速检查、度量与下一步

一次 Claude Code PR 审查最好以几项快速检查结束：

• 行为：用户会发生什么变化，哪些不得改变
• 测试：覆盖了什么，缺了什么，哪些可能不稳定
• 日志与错误：失败信息是否清晰且可用
• 性能：新的循环、N+1 查询、大负载、额外网络调用
• 安全：校验、认证检查、密钥、危险默认值

要验证是否有效，跟踪两项简单指标 2 到 4 周：审查时间（从打开到首次有意义的审查，以及从打开到合并）与返工量（审查后需要改动的后续提交数，或多少条评论导致代码变更）。

标准化胜过完美提示。挑选一个模板，要求简短的上下文块（改了什么、为什么、如何测试），并就“完成”的标准达成共识。

如果你的团队通过聊天驱动开发，可以在 Koder.ai 内应用相同工作流：生成改动、导出源码，然后把预审清单附在 PR 上，让人工审查专注于最高风险的部分。