要把 AI 代码审查工具用在真实协作中，可以在 GitHub 的 Pull Request 页面请求 Copilot 审查，让它对这次代码差异给出评论，再由开发者复现问题、修改并验证。下面介绍请求、处理与再次审查的方法。示例没有创建真实 PR，也没有实测 Copilot 会发现指定错误。
准备一个范围清楚的 Pull Request
PR 是把分支改动提交给其他人检查的请求。准备有可用 Copilot code review 权限的 GitHub 账号，以及你有权操作的仓库和 PR。团队账号需要组织开通相关能力；页面没有入口时，应查订阅、组织设置和仓库权限，而非随意更换不明插件。
先把 PR 缩小到一个可检查的行为变更，在描述里写明规则、修改文件和验证命令。大批无关改动会让评论难以定位，也难确认哪条建议真正解决问题。
教学示例假设业务要求“订单金额达到 100 就可享优惠”，而代码写成了：
def eligible_discount(total):
return total > 100PR 描述可注明：检查 99、100、101 三个边界，期待分别为 False、True、True。这些数值是人为设置的演示，不是实际销售政策。
在页面请求 Copilot 审查
- 进入 GitHub.com 的目标 PR，核对它的源分支、目标分支和 Files changed。
- 在右侧 Reviewers 区域找到 Copilot，点击其旁边的 Request。
- 等审查出现后，逐条阅读评论的文件、行号、问题解释与建议代码。当前文档列出 High、Medium、Low 严重程度标签，优先检查会影响行为的问题。
- 对每条评论先核对需求和上下文，再决定修改、解释原因或保留原实现。没有评论也不能推断代码没有问题。
入口、评论行为和再次审查方式见 GitHub 官方 Copilot code review 使用文档。官方也说明，直接回复 Copilot 的审查评论会让人类看到，但 Copilot 不会读取这些回复并继续对话，因此不要把回复评论当成重新触发分析。
用复现结果决定是否采纳建议
以金额边界为例，先在本地对隔离函数运行：
assert eligible_discount(99) is False
assert eligible_discount(100) is True
assert eligible_discount(101) is True原示例的第二条断言会失败，直接指出“等于 100”未兑现。若业务契约确认包含这个边界，可把比较改为 total >= 100，再运行同样三条检查。这种依据是可复现的需求差异；“建议更优雅”则未必值得改。
对真实评论也按这个顺序处理：保留原问题的输入或复现步骤，确认预期结果，检查建议是否改变接口、权限或异常行为，再运行关联测试。不要为了消除评论而删除边界检查。
GitHub 可以把单条或多条建议作为提交应用。采纳会改变 PR 分支代码，需要读差异、确认测试结果，再提交；不能把点击采纳当成代码验证完成。
修改后怎样再次检查
推送新提交后，在 Reviewers 里使用 Copilot 旁的重新请求审查按钮。除非已经配置自动审查并启用 Review new pushes，不能假设每次 push 都会自动重审。重新审查可能重复已经解决或关闭的评论，要按当前代码确认，不机械重复修改。
核对完成时保留三项结果：实际修改了什么，原复现检查是否通过，关联测试是否仍通过。若某项检查因环境缺失没有执行，明确记录未验证，而不是把 AI 的判断当成运行结果。
审查权限和合并规则的边界
按 2026 年 10 月 1 日核验的官方文档，Copilot 默认提交 Comment 审查，不默认满足 PR 的必需批准。文档同时列出可配置的 Copilot Approve 能力，处于公开预览；是否计入合并要求取决于企业、组织和仓库的实际设置。不要笼统认定所有仓库都能或都不能用 AI 审查满足批准规则。
下一步可以在一个小 PR 上请求一次审查，把每条可行动评论转成复现输入和测试。涉及权限、金额和对外状态的变更，还需要对业务契约、失败路径和人工审查负责；AI 评论只是这条验证流程的一个输入。
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