根據 Rohan Paul 的研究，涵蓋 207 個 GitHub 專案與 1.02 百萬次拉取請求（pull requests），將 AI 代理整合到程式碼審查中，可以將每 1,000 行程式碼（KLOC）的審查時間縮短 2.5 到 4.5 天。然而，該研究指出了一個品質取捨：與純由人類審查相比，含 AI 參與的 PR 有 78% 到 94% 的內容包含「審查異味（review smells）」，而純人類審查為 69% 到 76%。研究認為，品質下降的部分原因在於反覆指派同一個 AI 審查者身分，降低了審查多樣性。分析也發現，早期就大規模採用 LLM 進行審查的專案，並未獲得顯著的效率提升。
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