monday.com用AI助力代碼審查，防錯安全升級

monday.com如何用AI解決成千上萬程式碼審查難題，提升開發效率與安全性

隨著雲端項目管理軟件公司monday.com的工程團隊規模突破500人，團隊開始感受到自身成功帶來的挑戰。產品線不斷擴充，微服務數量激增，程式碼提交速度遠超過人手審查能力。公司迫切需要一種方法，能在不讓開發者陷入繁瑣乏味的情況下，審查每月數千個拉取請求（pull requests），同時確保程式碼質量不打折。

這時，研發副總裁兼Growth與monday Dev團隊負責人Guy Regev開始嘗試來自以色列新創公司Qodo的AI工具。Qodo專注於開發者代理（developer agents），最初只作為輕量測試，但很快成為monday.com軟件交付架構的重要一環。Qodo和monday.com今日共同發布的案例研究透露了這段合作經歷。

Regev在與VentureBeat的視像訪談中表示：「Qodo不只是另一個工具，而像是團隊中新加入、真正了解我們工作方式的開發者。」他補充，這套系統每月阻止超過800個問題流入生產環境，其中部分問題甚至可能導致嚴重的安全漏洞。

與GitHub Copilot或Cursor這類生成新程式碼的工具不同，Qodo專注於審查現有程式碼，運用其所謂的「上下文工程」（context engineering），不只了解拉取請求中程式碼的變動，還會分析變動原因、與商業邏輯的契合度，以及是否遵循內部最佳實踐。

Qodo聯合創辦人兼CEO Itamar Friedman在同一訪談中說：「你可以叫Claude Code或Cursor，五分鐘內生成一千行程式碼，但你只有40分鐘審查，根本不可能看完。這時候就需要Qodo來幫忙真正審查。」

大規模程式碼審查的實際挑戰

monday.com的開發者同時在數百個代碼庫和服務中推送更新，工程團隊分成多個緊密協作的小組，分別負責市場營銷、CRM、開發工具、內部平台等不同產品部分。

Qodo的AI平台不止檢查明顯錯誤或風格違規，更會評估拉取請求是否遵守團隊特定慣例、架構指引和歷史模式。它透過學習公司自身的代碼庫——包括過往的拉取請求、評論、合併紀錄，甚至Slack討論串——來理解團隊的工作方式。

Regev指出：「Qodo給出的評論不是千篇一律，而是反映我們的價值觀、程式庫，甚至對功能開關和隱私的標準。它的上下文感知能力是傳統工具無法比擬的。」

什麼是「上下文工程」？

Qodo將其核心技術稱為「上下文工程」，這是一種系統化管理模型決策過程中所有可用資訊的方法。

除了拉取請求的程式碼差異外，它還會考慮之前的討論、文件、相關代碼庫檔案，甚至測試結果和配置數據。

因為語言模型本質上是根據輸入預測下一個字元，輸出質量幾乎完全取決於輸入資料的質量和結構。Qodo社群經理Dana Fine在官方博客中寫道：「你不只是寫提示語，而是在有限字元數下設計結構化輸入。每一個字元都是一個設計決策。」

這種方法不只理論上有效，在monday.com的案例中，Qodo能發現人類審查者容易忽略的細微錯誤，如硬編碼變數、缺少備援方案，或違反跨團隊架構規範。

其中一宗案例特別突出：Qodo發現一行程式碼意外暴露了暫存環境變數，但無人察覺。若合併，可能會在正式環境造成問題。

Regev說：「修復這種安全漏洞及其可能引發的法律問題所需時間，遠比我們藉由Qodo減少的拉取請求審查時間多得多。」

深度整合開發流程

如今，Qodo已深度融入monday.com的開發工作流程，根據過往團隊審查記錄提供上下文感知的建議。

Regev強調：「它不只是一個工具，而是像新隊友一樣加入，學習我們的工作方式。」

開發者在審查時收到建議，但最終決策仍由人類掌控，這種「人機協作」模式是推廣成功的關鍵。

由於Qodo直接整合GitHub的拉取請求操作和評論，monday.com的基建團隊幾乎無需學習新工具。

Regev說：「這只是個GitHub操作，會自動建立測試拉取請求，不是我們要額外學的獨立工具。」

Friedman補充：「目標是幫助開發者了解程式碼，培養責任感，互相給予反饋並從中學習，建立標準。」

成效顯著：節省時間、減少錯誤

自從廣泛部署Qodo後，monday.com多個團隊都見證明顯成效。

內部分析顯示，開發者平均每個拉取請求節省約一小時。數以千計的拉取請求累計起來，相當於每年節省數千個開發小時。

這些改善不僅是表面問題，許多涉及商業邏輯、安全或執行穩定性。Qodo的建議符合monday.com的實際規範，開發者更願意採納。

系統準確度來自於數據驅動設計。Qodo會根據公司私有代碼庫和歷史資料進行訓練，適應不同團隊風格和作法，不依賴千篇一律的規則或外部數據集，一切量身打造。

從內部工具到產品願景

Regev團隊對Qodo的效果讚譽有加，並計劃將Qodo與monday.com的開發者產品線Monday Dev做更深層次整合。

未來願景是打造一套工作流程，將商業上下文——任務、工單、客戶反饋——直接導入程式碼審查層，讓審查者不僅評估程式碼「能否運作」，還能判斷是否解決了正確問題。

Regev說：「過去我們有靜態分析、危險規則、linters等，但這些都是規則基礎，需要手動設定。它們不知道你不知道的東西……Qodo感覺像是在從我們工程師那裡學習。」

這與Qodo本身的發展路線高度契合。Qodo不只審查程式碼，還在打造完整的開發者代理平台，包括專注上下文感知程式碼生成的Qodo Gen、自動拉取請求分析的Qodo Merge，以及利用執行時驗證以確保測試覆蓋的Qodo Cover。

這一切皆由Qodo自家基礎設施支持，包括其新開源嵌入模型Qodo-Embed-1-1.5B，在程式碼檢索基準測試中超越OpenAI和Salesforce產品。

未來展望

Qodo現以免費增值模式提供平台，個人用戶免費，初創企業則透過Google Cloud Perks享有折扣，企業客戶能獲得SSO、隔離部署及進階控管等企業級功能。

該公司已與NVIDIA、Intuit等多家財富500強公司合作。憑藉與Google Cloud的合作，Qodo模型已整合進Vertex AI的Model Garden，方便企業直接使用。

Friedman認為：「上下文引擎將成為2026年最大話題。每家企業若想要真正理解並幫助他們的AI，都需要打造自己的第二大腦。」

隨著AI系統日益融入軟件開發，像Qodo這樣的工具正展示出，適時提供正確的上下文，能如何徹底改變團隊在企業中建構、發布及擴展程式碼的方式。

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編輯評論：

monday.com與Qodo的合作故事，生動展現了AI在軟件工程領域的深刻變革潛力。過去，程式碼審查常被視為繁瑣且耗時的工作，尤其在大型團隊中更是瓶頸。Qodo不只是簡單的錯誤檢測工具，而是透過「上下文工程」將團隊文化、業務邏輯、歷史決策納入AI審查判斷，實現了人機協作的最佳平衡。

這種深度定制化的AI審查方式，挑戰了傳統靜態分析只依賴固定規則的局限，讓AI真正「理解」程式碼背後的意圖與環境。對香港的軟件開發者和企業來說，這種技術代表著未來的發展方向：不只是追求自動化，更是追求智能化、情境感知的輔助，從而提升產品質量和安全性。

此外，Qodo將商業上下文直接融入程式碼審查的願景，提醒我們軟件開發不應孤立於技術，而要緊密結合業務需求與用戶反饋，確保技術解決方案真正對症下藥。這也啟示本地企業在引入AI工具時，要注重與自身文化和流程的深度整合，而非盲目套用通用解決方案。

最後，Qodo對開源模型的投入和與Google Cloud合作，顯示出AI生態系統日益成熟和開放，為更多企業和開發者提供了機會。香港的科技圈應密切關注這類技術發展，積極探索如何利用上下文智能，打造更高效、更安全、更貼近業務的軟件開發流程。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。