代码审查这件事，过去依赖人工逐行扫描，耗时费力且容易遗漏。如今借助 MiMo Code，整个审查流程可以并行调度 10 个专家级子 Agent，仅需 30 秒就能生成一份结构化报告——这种效率差距，绝非一星半点。
具体如何使用？核心在于它的 Compose 模式与子 Agent 编排能力。你只需给出一个清晰指令，剩下的全部由系统自动完成，堪称 AI 代码审查的实战利器。
使用 Compose 模式启动全流程审查
首先在终端输入 mimo 启动，然后按 Tab 键切换到 compose 模式。接着输入指令，例如：
- “对当前 PR 执行全维度代码审查，输出风险评分和 inline comment”
- “检查 src/api/ 下所有文件的安全隐患、性能瓶颈与测试覆盖情况”
系统会自动进入设计、拆解、分派、汇总的完整流程——你无需再手动指定每个检查项，大大节省了代码审查的配置成本。
让子 Agent 各司其职，互不干扰
MiMo Code 的主 Agent 会动态生成多个子 Agent，每个负责特定领域，例如：
- SecurityAgent：专门检测 SQL 注入、XSS 攻击、硬编码密钥等安全漏洞
- LogicAgent：验证边界条件、空值处理、状态流转是否存在遗漏
- TestAgent：识别缺失的单元测试、未覆盖的分支、mock 不足的场景
- FixAgent：不仅报告问题，还能生成可直接 apply 的修复 patch
这些子 Agent 共享同一上下文，但独立运行、后台执行——彼此不阻塞，最大化效率，让自动化代码审查真正做到并行且高效。
通过 Coordinator 统一收口，避免信息噪音
当 10 个子 Agent 输出原始结果后，Coordinator Agent 开始发挥作用。它自动执行三项关键操作：
- 语义去重：利用 Jaccard 相似度合并重复问题。例如“用户输入未校验”被 Security 和 Logic 同时报告，只保留一条，避免干扰开发人员。
- 冲突裁决：当 Security 标为 CRITICAL、Style 标为 LOW 时，调用 LLM 判断哪个定级更合理，消除矛盾结论。
- 加权打分：CRITICAL=25 分，HIGH=15，MEDIUM=5，LOW=1，总分满分为 100。通过分数一目了然，判断是否应阻断合并。
最终交付的是带行号标记的 inline comments、分类问题清单以及风险总览——直接在 GitHub PR 页面查看，连跳转都不需要，极大提升代码审查体验。
长期使用，越审越准
MiMo Code 的持久记忆机制让每次审查都沉淀为经验积累：
- 项目记忆会记住你团队偏好的安全规则（例如禁用 eval、强制 JWT 校验），下次自动应用，逐步优化审查策略。
- 每 7 天自动运行 /dream，压缩历史审查记录，剔除误报、固化高频模式，让代码审查工具越用越懂你。
- 下次遇到类似模块，SecurityAgent 会优先复用你上次确认过的校验逻辑，而不是重新猜测，提升审查准确率与一致性。
全程无需配置 YAML 或编写插件——所有适配都在对话中自然完成，堪称懒人福音，也是 AI 辅助代码审查的理想选择。