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AI代码审查工具被广泛应用于软件开发过程中，旨在通过自动化手段识别代码错误、不良模式以及重复代码，从而提升团队的开发效率和代码质量。然而，在实际应用中，这些工具往往存在误判率高、提示信息过多且不精准的问题，导致开发者难以从中筛选出真正有价值的信息。这种“刷存在感”的现象使得部分AI代码审查工具在实用性上大打折扣。尽管它们在某些场景下能够提供有效帮助，但在更多情况下反而增加了开发者的负担。因此，如何优化AI代码审查工具的准确性和适用性，使其真正服务于高效开发，成为当前亟需解决的问题。