一、先规定哪些问题值得留下审查评论
选模型前，先写清评论门槛：只指出本次改动引入、能够解释触发条件的问题。把正确性、安全风险和兼容性列为重点；命名偏好交给团队规范。目标不是评论更多，而是减少无效打扰。
二、按审查难度拆分模型任务
把任务分成局部检查与跨文件推理。前者检查空值处理、边界条件和遗漏分支；后者追踪调用链、权限流转与事务一致性。分别测试候选模型，不要因为一个模型擅长解释代码，就默认它擅长发现缺陷。
三、用真实改动建立小型对照集
从已合并的改动中挑选样本，覆盖已确认缺陷和没有问题的代码。隐藏原有评论，让候选模型接收相同材料与指令。记录哪些问题被发现、哪些评论属于误报，以及建议是否能直接指导修复。
- 缺陷样本检查漏报。
- 正常样本检查过度挑错。
- 复杂样本检查是否编造上下文。
四、固定上下文和评论格式再比较
统一提供改动内容、相关函数、调用位置及必要测试，避免某个模型因材料更完整而占优。要求评论包含位置、触发条件、影响和修复方向。证据不足时应提出待确认问题，而不是把猜测写成确定缺陷。
五、按有效评论核算实际成本
不要只比较单次调用费用。把输入、输出及人工复核时间一起记录，再看每条被采纳评论的成本。SwiftRelay支持按量调用不同模型，适合用同一套样本对照候选方案。请注册SwiftRelay，用新账户赠送的小额额度开始验证。
六、用分级路由保留人工发布关口
让通过局部检查测试的模型处理常规改动；涉及鉴权、支付或跨文件状态变化时，再交给更适合复杂推理的候选模型。先生成评论草稿，由人工确认后发布。持续记录采纳、驳回和漏报原因，提示词或模型变化后重新测试，而不是永久沿用第一次的选择。