代码审查确实可以实现自动化。YC（Y Combinator）是美国著名的创业孵化器，曾孵化出许多知名的公司。虽然没有找到关于“Patched”这个具体工具的详细信息，但目前市场上已经存在一些能够辅助进行代码审查自动化的工具和技术。
自动化代码审查工具通常可以通过分析代码的语法、结构和一些常见的编程规范来发现潜在的问题，例如代码风格不一致、缺少必要的注释、潜在的逻辑错误等。它们可以快速扫描大量的代码，提高审查效率，并能够在一定程度上减轻开发者的手动工作负担。
然而，需要注意的是，自动化审查并不能完全取代人工审查。虽然工具可以发现一些常见问题，但它们可能无法捕捉到复杂的业务逻辑错误、算法缺陷或特定上下文相关的问题。人工审查仍然具有重要的作用，因为人类开发者能够凭借经验、对业务的理解和直觉来发现那些难以通过自动化工具检测到的问题，并提供更深入、更具针对性的反馈和建议。
在实际的开发过程中，通常会结合使用自动化代码审查工具和人工审查，以充分发挥两者的优势，提高代码质量和开发效率。
如果你想了解更多关于特定的代码审查自动化工具“Patched”的信息，建议通过相关的技术社区、开源项目平台或专业的开发工具网站进行搜索和了解。同时，也可以关注 YC 孵化器所推出的项目或产品动态，以获取关于该工具的最新详细信息。
代码审查确实可以实现自动化。例如，Amazon 曾在 2019 年 12 月 3 日推出 CodeGuru 预览版，这是一个用于代码审查自动化和性能优化推荐的机器学习服务，能找出最影响程序性能的代码行，并提供修复或改进代码的具体建议，目前虽仅支持 Java 语言，但其他语言后续会加上。此外，在 DevOps 实践中，有诸如 DeepSource、Codacy 等七种自动化持续代码审查工具可供选择，它们可以与开发周期相集成，以实现即使新的代码尚未合并到主代码库中，也能够执行代码审查。
在众多代码审查工具中，Pronto 是一款高效、灵活的自动化代码审查工具，它使用 Git 差分信息，并结合各种编程语言的检查工具，在提交或合并请求前对代码进行静态分析，可在构建过程中自动执行代码审查。还有很多其他工具也在为代码审查的自动化贡献力量，比如 PingCode，它是国内市场占有率非常高的产品研发项目管理工具，具备十分成熟的缺陷管理能力，其中就包括对 Bug 问题的收集、分配与跟进以及问题定位与解决等，能支持缺陷关联需求 / 测试任务，有较好的集成功能。
目前，AI 代码审查工具市场也在不断发展。AI 代码审查工具是利用人工智能自动审查和分析源代码的软件应用程序，可以检测错误、识别潜在的安全漏洞、确保遵守编码标准并提出改进代码效率和可读性的建议。通过利用机器学习和自然语言处理，AI 代码审查工具可以从大量代码数据中学习，与传统的静态分析工具相比，能够提供更准确、更具有上下文感知的反馈，增强开发过程。
关于 “yc 孵化的工具 patched”，目前搜索结果中未提及该工具的相关信息。但从整体趋势来看，随着技术的不断进步，越来越多的工具致力于解放开发者双手，提高开发效率和代码质量，代码审查的自动化程度也在不断提高。
目前，代码审查自动化的工具种类繁多。比如 CheckStyle，它支持 eclipse、idea 等 IDE，主要功能是检查代码的命名格式、编码、注释、类设计方面和代码规范。FindBugs 也是常用工具之一，同样支持 eclipse、idea，通过工具可以查找隐藏中的 BUG。Sonar 是一个代码质量管理的开源平台，用于管理 Java 源代码的质量，通过插件机制，Sonar 可以集成不同的测试工具，代码分析工具，以及持续集成工具，最重要的功能是可以继承 maven 的生命周期、Jenkins，快速生成代码审查报表，在浏览器可以马上得到结果信息。
还有一些其他的工具，如 Review Assistant，它是 Visual Studio 的一个扩展，支持 Visual Studio 2019、2017、2015、2013、2012 和 2010。Review Assistant 可以帮助创建审查请求并能在不离开 IDE 的情况下对请求做出响应，支持 TFS、Subversion、Git、Mercurial 以及 Perforce，将 “代码审查板（Code Review Board）” 窗口添加到 IDE 中，可用于管理用户所有可用的审查，具有灵活的代码审查支持、在代码中讨论、带有缺陷修复的迭代审查、电子邮件通知、丰富的集成功能、报告和统计等主要特性。Reshift 是一个基于 SaaS 的软件平台，可以与 Github 和 Bitbucket 集成，通过拉取请求这个工作流为团队的处理流程提供安全性，并可以避免切换到其他面板，智能筛选，通过标记问题来减少超时误报，跟踪每个开发人员功能分支的漏洞，在合并到主干之前了解关键的漏洞，如果引入了新漏洞，则关闭构建。Gerrit 是一个开源的轻量级工具，基于 “Git 版本控制系统” 构建。
DeepSource 是一个自动化代码审查和分析工具，支持多种编程语言，提供一系列静态代码分析规则，用于检测潜在的代码错误、安全漏洞和代码风格问题，可以与代码托管平台（如 GitHub、GitLab 等）和集成开发环境（IDE）进行集成，实时地分析代码并提供改进建议。CodeGuru 是亚马逊推出的开发者工具，包括 CodeGuru Reviewer 和 CodeGuru Profiler，CodeGuru Reviewer 是一项自动化的代码审查服务，利用 AI 技术分析代码，并识别潜在的缺陷和优化建议，CodeGuru Profiler 则是一项性能分析工具，用于帮助开发者识别应用程序中的性能瓶颈并提供优化建议。
SonarLint 是一款由 SonarSource 提供的免费插件，用于集成到集成开发环境（IDE）中，如 IntelliJ IDEA、Eclipse、Visual Studio 等，旨在帮助开发者在编码过程中发现和修复代码质量和安全性问题，可以实时分析代码，并提供有关潜在 Bug、安全漏洞等方面的实时反馈。
IDEA Rule 是一个基于 IntelliJ IDEA 的插件，为开发者提供了一种便捷的方式来进行代码自动化审查，通过内置的一系列规则，在编码过程中实时提醒开发者潜在的问题，从而提升代码质量和开发效率，具有实时代码检查、多样化规则集、可定制性、友好的用户界面、无缝集成等功能特性。
RIPS 是一款开源的自动化代码审计工具，使用 PHP 语言编写，用于静态审计 PHP 代码的安全性，能够检测 XSS、SQL 注入、文件泄露、本地 / 远程文件包含、远程命令执行以及更多种类型的漏洞，有 5 种级别选项用于显示以及辅助调试扫描结果，标记存在漏洞的代码行，对变量高亮显示，在用户定义函数上悬停光标可以显示函数调用，在函数定义和调用之间灵活跳转，详细列出所有用户定义函数、所有程序入口点和所有扫描过文件，以可视化的图表展示源代码文件、包含文件、函数及其调用，仅用几个鼠标点击就可以使用 CURL 创建针对检测到漏洞的 EXP 实例，详细列出每个漏洞的描述、举例、PoC、补丁和安全函数，7 种不同的语法高亮显示模式，使用自顶向下或者自底向上的方式追溯显示扫描结果，一个支持 PHP 的本地服务器和浏览器即可满足使用需求，正则搜索功能。
VCG（VisualCodeGrepper）是一款支持 C/C++、C#、VB、PHP、Java 和 PL/SQL 的免费代码安全审计工具，是一款基于字典的检测工具，功能简洁，易于使用。Fortify SCA（Static Code Analyzer）是由 Fortify 软件公司（已被惠普收购）开发的一款商业版源代码审计工具，使用独特的数据流分析技术，跨层跨语言地分析代码的漏洞产生，目前支持所有的主流开发语言。
CodeBeat 是一种流行的代码审查工具，可以提供自动化的代码审查与反馈，在从 1 到 4 级的通用等级代码审查标准中，它属于第 4 级工具。DeepSource 可以针对各种流行的通用编程语言，提供自动化的代码分析，目前能够支持 Python、Javascript、Golang、Ruby、以及 Java 等语言。CodeClimate 旨在通过提供从提交到部署的可见性，以提高团队的工作效率，其工程智能化可以在 “速度” 上简化持续交付，并在 “质量” 上为每一个提交和提取式请求，提供自动化的代码审查，可以根据各种参数提供从 A 到 F 的可维护性评分等级，并能够方便用户根据测试覆盖率、或技术债的变化，来确定瓶颈与发展趋势，但也存在缺乏对于问题的描述、搜索、以及过滤，缺乏可定制能力，且售价较高，由于无法提供用于识别核心复杂性的规则，因此其误报率比较高等缺点。Codacy 是个人开发者和软件开发团队最常用的自动化代码审查工具之一，能够支持包括 Python、Java、Javascript、C/C++、Ruby、以及 Golang 在内的各种通用编程语言，可以对代码的复杂性、易错点、安全性、代码样式、兼容性、文档和性能等问题进行审查。
AI 代码审查工具具有诸多优势。首先，自动代码生成方面，工具如 OpenAI 的 Codex 可以生成高质量的代码段，帮助开发者快速完成常见编程任务。这些工具通过自然语言处理（NLP）和深度学习技术理解开发者的意图，并提供相应的代码建议，从而减少手动编码的工作量。
其次，代码审查和修复方面，AI 驱动的代码审查工具能够自动检测代码中的错误、潜在漏洞和不规范的写法。例如亚马逊的 CodeGuru，它以 SageMaker Studio 集成组件的形式出现，是由 10000 多个最受欢迎的开源项目训练过的 AI 模型，用来评估正在编写的代码。它不仅能找 bug，还能帮你找到代码中最低效的部分。在出现问题的地方，会提供易于理解的注释，以解释问题所在并建议可能的补救措施。
再者，自动化测试方面，AI 技术在测试领域的应用，如自动生成测试用例、执行测试和分析测试结果，极大地提升了测试的效率和覆盖范围。这些工具可以通过机器学习模型预测潜在的错误区域，优化测试策略。
另外，像 CodeRabbit 这样的 AI 驱动的代码审查工具，不仅能为开发者节省大量时间，还能提升代码质量，超越人类审查员和现有代码规范工具所能达到的水平。它每天平均有超过 10000 名开发者在使用，审查的代码库超过了 15 万个，在 GitHub Marketplace 的安装量超过了 1.6 万次，是安装量最多的一个 AI 应用。
微软推出的 Jigsaw 也是一种可以提高大型语言模型性能的新工具，部署了理解程序语法和语义的后处理技术，然后利用用户反馈来提高未来的性能，该工具旨在使用多模式输入为 Python Pandas API 合成代码，可以 “完全自动化” 检查代码是否编译、处理错误信息以及测试代码是否产生开发人员希望输出的内容的整个过程。
代码审查自动化对开发有着多方面的积极影响。在技术工具方面，极大地提高了开发效率和代码质量。例如出现了许多 AI 技术工具，如自动代码生成工具可以减少手动编码的工作量，开发者无需花费大量时间去编写重复的代码片段，而是可以通过自然语言描述需求，让工具自动生成相应的代码。代码审查和修复工具能够自动检测代码中的错误、潜在漏洞和不规范的写法，加快了审查流程，减少了人工审查的工作负担。自动化测试工具可以通过机器学习模型预测潜在的错误区域，优化测试策略，提高测试的效率和覆盖范围。
对于个人开发者来说，代码审查自动化工具也提升了个人编程习惯和代码质量。在编码过程中，实时的代码检查和反馈可以帮助开发者及时发现问题并进行修正，促进良好编程习惯的养成。例如，当开发者在编写代码时出现语法错误、潜在的安全漏洞或不符合编程规范的情况，自动化工具能够立即给出提示，让开发者能够迅速调整，避免错误的进一步扩大。
从行业发展的角度来看，代码审查自动化是软件开发领域不断进步的一个重要标志。随着技术的不断发展，自动化工具的准确性和智能化程度将不断提高。这将促使开发者更加注重代码质量，推动整个行业向更高水平发展。同时，自动化工具的广泛应用也可能引发对开发者技能要求的变化。开发者不仅需要掌握传统的编程技能，还需要了解如何有效地利用这些自动化工具，以提高开发效率和质量。
然而，代码审查自动化也并非没有挑战。一方面，自动化工具可能会产生误报或漏报的情况。虽然这些工具在不断改进，但仍然难以完全替代人类的判断力。开发者需要对自动化工具的结果进行审慎评估，确保不会因为误报而浪费时间进行不必要的修复，也不会因为漏报而忽略了真正的问题。另一方面，对于一些复杂的业务逻辑和特定领域的问题，自动化工具可能无法提供准确的审查结果。在这种情况下，仍然需要人类开发者凭借经验和专业知识进行深入分析和审查。
总的来说，代码审查自动化是一个具有巨大潜力的发展方向。YC 孵化的工具 Patched 以及其他类似的工具为开发者带来了新的机遇和挑战。开发者可以充分利用这些工具解放双手，提高开发效率和代码质量，但同时也不能完全依赖自动化工具，仍需保持对代码的深入理解和批判性思维，以确保软件的可靠性和安全性。
代码审查自动化工具的发展趋势是什么？
分享一些关于代码审查自动化工具的实际应用案例
如何选择适合自己的代码审查自动化工具？
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