AI code review 的下一步，不是只指出問題，而是把一部分修正也接起來。
５ 月 １９ 日，GitHub 更新 Copilot code review feedback 流程：原本的 Implement suggestion 改名為 Fix with Copilot，並加入 dialog 讓使用者控制如何套用修正；Pull Request Overview 裡的 Implement all suggestions 也改成 Fix batch with Copilot，可批次選擇多個 comments 交給 Copilot cloud agent。
這讓 code review 從「AI 留評論」往「AI 接手可控修正」前進。
Fix with Copilot 改了什麼？
過去按 Implement suggestion 會產生一則 comment，標記 @Copilot，由 Copilot 開新 PR 修正。
新流程多了一個 handoff dialog，使用者可以先設定：
| 選項 | 用途 |
|---|---|
| Apply directly to pull request | 直接在目前 PR 套用變更 |
| Open a new pull request targeting branch | 另開 PR 指向目前 branch |
| Select model | 選擇要用哪個模型實作 |
| Additional instructions | 補充修正方向與限制 |
這比原本更適合正式開發流程，因為 reviewer 或作者可以決定修正要進同一個 PR，還是另開一個隔離 PR。
Fix batch with Copilot 適合做什麼？
Fix batch 的重點是一次選多個 Copilot review comments，交給 cloud agent 批次處理。
適合的情境：
- 多個命名風格問題。
- 重複型別錯誤。
- 多處 lint 建議。
- 小型重構，例如抽 helper。
- 測試檔缺少相同 setup。
- 文件註解需要同步更新。
不適合的情境：
- 架構方向有爭議。
- 安全修正需要 threat modeling。
- 修改跨多個服務邊界。
- 涉及資料庫 schema 或 migration。
- Review comment 本身需要產品決策。
Reviewer 要怎麼看待 agent 修正？
Copilot cloud agent 產出的修正仍然是程式碼變更，不是保證正確的答案。
Reviewer 應該檢查：
- 是否只處理選定 comments。
- 是否改到不相關檔案。
- 是否加入新 dependency。
- 是否刪除重要測試。
- 是否讓測試只是表面通過。
- 是否符合團隊 style。
- 是否需要額外 regression test。
Agent 可以節省手動改小問題的時間，但不能取代 review responsibility。
建議工作流程
小型 PR
小型 PR 可直接使用 Fix with Copilot 套用到目前 PR，但仍要重新跑 CI 並由作者確認 diff。
中型 PR
中型 PR 若 comments 多，先用 Fix batch 處理低風險項目，再把設計問題留給真人討論。
大型 PR
大型 PR 不建議一次 batch 全部 comments。應該分批：
- 先處理 lint、格式、命名。
- 再處理測試與文件。
- 最後由真人處理架構與行為變更。
和 Actions 一鍵修有什麼差別？
| 功能 | 起點 | 適合任務 |
|---|---|---|
| Fix with Copilot | Code review comment | 修 reviewer 指出的局部問題 |
| Fix batch with Copilot | 多個 review comments | 批次處理低風險 feedback |
| Actions Fix with Copilot | CI logs | 修測試、lint、workflow 失敗 |
三者會把 Copilot cloud agent 帶進不同開發節點：review、PR、CI。
企業管理注意事項
若公司打算開放 Fix batch，建議搭配：
- Branch protection。
- Required reviewer。
- 禁止 agent 直接 merge。
- model policies。
- sensitive repo 限制。
- audit log 保存。
- CI 必跑。
特別是 model selection。若團隊能在 dialog 裡選模型，管理員要確保可選模型符合公司政策與資料駐留需求。
結論
Fix with Copilot 與 Fix batch with Copilot 讓 AI code review 更接近完整開發循環：發現問題、委派修正、重新 review。
它的最佳定位不是「讓 AI 替你負責品質」，而是把大量重複、清楚、低風險的 review feedback 交給 agent 做初稿。真正需要工程判斷的地方，仍然要由作者與 reviewer 決定。
用得好，它能減少 PR 來回；用得太放，會把 review 變成 rubber stamp。關鍵不是要不要用，而是哪些 comments 可以交給 agent，哪些必須留給人。