Inference-Healed Code Review Reward

仅检查“全部测试通过”的简单奖励函数无法捕捉细微的代码质量问题（例如性能退化、风格违规、缺失边缘场景处理）。最终单一的二元信号无法引导Agent生成可维护的高质量代码。

• 仅验证最终正确性会遗漏次优提交（例如某个移除了错误处理但仍能通过测试的补丁）。
• 生成单一标量的奖励模型缺乏可解释性，无法告知Agent代码的哪方面需要改进。

使用推理修复型奖励模型（inference-healed reward model）——一种代码评审评判器，具备以下核心能力：

1. 拆解代码质量为子标准

• 正确性：代码是否通过所有现有及新增测试用例？
• 风格合规性：是否满足代码风格检查器（如ESLint、pylint）的要求（零警告或仅存少量警告）？
• 性能表现：通过简单基准测试是否可检测出明显的性能退化？
• 安全性：静态代码分析器（如Bandit、SonarQube）是否未标记任何关键风险问题？

2. 运行内部思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理

• 若对某一子标准存疑（如性能维度），评判器会在内部执行一段简短的思维链推理流程：

  "步骤：性能检查。基准运行时长：50毫秒。新代码运行时长：65毫秒。
  性能退化幅度>20%。得分：0.4。"
  

• 这种“推理修复”机制让奖励模型能够解释每一项子得分的判定依据。

3. 聚合子得分

• 每个子标准返回一个取值范围为[0, 1]的浮点数得分。
• 通过加权求和（例如：0.4×正确性 + 0.2×风格合规性 + 0.2×性能表现 + 0.2×安全性）计算得出最终的代码评审总分。

4. 生成人类可读的反馈

• 除数值得分外，同步返回一段简短分析，示例如下：

  {
    "correctness": 1.0,
    "style": 0.8,
    "performance": 0.4,
    "security": 0.6,
    "comments": "因引入O(n²)复杂度的循环导致性能退化。"
  }
  

• 批评者数据集收集：收集优质与劣质代码补丁的示例，并针对每个子标准进行标注。
• 批评者模型训练：对小型LLM（例如10亿-20亿参数）进行微调，使其生成子分数和CoT（思维链）理由。
• 集成到RL循环中：用inference_healed_reward(patch)替换或增强现有的二元“测试通过”奖励。
• 人在环中检查点：若补丁处于临界状态（例如最终分数∈[0.5, 0.7]），则将其提交至人工代码审核环节，为后续训练生成更优质的标注数据。

• 优点：
  • 可解释的反馈：Agent清楚补丁得分偏低的原因，能够开展针对性改进。
  • 更高的代码质量：纳入了非功能性标准（性能、安全性），可生成更健壮的代码。
• 缺点/注意事项：
  • 计算开销：每次奖励调用操作都可能涉及运行测试、代码检查器、基准测试和静态分析，这会增加系统延迟。
  • 批评者模型维护：随着编码标准或安全规则的演进，需要重新训练或更新批评者模型及评估准则。