Đánh giá mã AI là một hệ thống trong đó LLM tự động phân tích các yêu cầu kéo và sự khác biệt về mã, đồng thời thay mặt con người chỉ ra các lỗi, lỗ hổng và sai lệch về kiểu dáng.
Đánh giá mã AI là một phương pháp hỗ trợ đánh giá trong đó LLM đọc các yêu cầu kéo và sự khác biệt về mã, tự động phát hiện lỗi, lỗ hổng bảo mật, quy ước đặt tên và sai lệch so với tiêu chuẩn mã hóa và thậm chí nhận xét về các chỉnh sửa được đề xuất. Nó được cho là đang trở thành một tiêu chuẩn ngành để các AI agent mã hóa như Amazon Q Developer và GitHub Copilot kết hợp nó như một tính năng tiêu chuẩn. Trong các hoạt động thực tế vào năm 2026, hầu hết các điểm được nêu ra sẽ là các điểm phong cách tầm thường và những trường hợp mà các vấn đề ở cấp độ thiết kế hoặc sự không nhất quán trong logic kinh doanh bị bỏ qua sẽ được coi là những cạm bẫy trong lĩnh vực này. Ngoài ra, điều quan trọng cần lưu ý trong thực tế là nếu bạn chỉ chấp nhận kết quả của AI và hợp nhất chúng như hiện tại, bạn có thể gây ra những thay đổi ngoài ý muốn trong hành vi và bạn không thể bỏ qua xác nhận cuối cùng của người đánh giá. Về chi phí, phí trả theo mức sử dụng thường dựa trên số lượng yêu cầu kéo và mức tiêu thụ mã thông báo, đồng thời người ta nói rằng kho lưu trữ càng lớn thì càng khó dự đoán giá thị trường. Về mặt lựa chọn tại chỗ, yếu tố quyết định là liệu nó có thể được tích hợp một cách tự nhiên vào quy trình CI/CD hiện tại hay không và liệu tỷ lệ dương tính giả có thể được chấp nhận hay không.