C3仓库AI代码门禁通用实践：基于Qwen3-Coder+RAG的代码评审

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本文介绍在C3级代码仓库中落地LLM代码评审的Agent实践。针对C3仓库禁用闭源模型的安全要求，基于Qwen3-Coder、RAG、Iflow实现，通过百炼Embedding构建知识索引，RAG知识库与生产代码同仓管理，文档与代码共生命周期保障一致性，AI辅助人工代码评审。在CI流水线监听代码修改自动触发AI评审，LLM进行代码解释、逻辑分析和识别并发缺陷、资源泄漏、边界错误、性能瓶颈及规范问题。以块存储C/C++百万行大库为例，已累计执行上千次评审，并部署至存储统一代码门禁平台，支持平台接入所有仓库。实践表明，AI可有效发现传统CR易忽略的逻辑风险，已数十次成功拦截高危缺陷，显著提升评审效率与质量。当前持续优化准确性、误报率、采纳率，增强上下文感知，探索修复建议生成。该实践可复用于各类代码门禁平台或AI辅助编程工具。