### 无需代码出内网，云效AI智能评审现已支持GitLab集成 **安全合规与开发提效兼得。** 核心能力很清晰： - 解决企业代码安全顾虑，支持内网GitLab接入 - 保持原有协作流程，评审结果自动回写至Merge Request - 通过专有网络与Token实现安全连接，无需公网暴露 很多企业一直卡在同一个问题上：**代码库放在企业内网、专有网络或私有云里，出于安全合规，不希望把GitLab暴露到公网。** 一边想用AI智能评审提效，一边又不敢冒险。现在这个两难终于有了答案。 云效AI智能评审正式支持GitLab集成——过去它主要服务云效Codeup，如今无论是自建GitLab还是托管型GitLab，只要云效服务能访问到你的GitLab，就能接入，代码一步都不用搬。

云效AI智能评审正式支持GitLab集成

GitLab接入，解决企业代码安全顾虑

对于重视代码安全的企业来说，把代码库部署在公网并不是理想选择。企业通常更关心： - GitLab是否可以继续部署在内网？ - 是否需要开放公网访问？ - AI评审服务能否访问私有GitLab？ - 评审结果能否写回GitLab Merge Request？ - 是否可以继续在GitLab中完成评审和追问？ **云效GitLab集成能力正是围绕这些场景设计的：**

• 支持自建GitLab和托管型GitLab
• GitLab无需迁移到云效Codeup
• GitLab无需暴露公网，只要云效服务具备网络访问能力即可
• 支持通过Personal Access Token安全访问GitLab API
• 支持将AI评审结果回写到GitLab Merge Request
• 支持在GitLab中继续追问评审结果

从代码变更到AI评审，流程保持不变

接入GitLab后，开发者不需要改变原有的代码协作习惯。当开发者新建或重新打开Merge Request时，GitLab通过Webhook通知云效。云效AI智能评审服务读取代码变更及相关上下文，完成分析后，将评审结果写回当前Merge Request。

GitLab Merge Request的AI智能评审流程

VPC内的私有GitLab，也可以接入

GitLab部署在企业VPC私网中时，云效可以通过专有网络访问能力连接企业网络。

云效通过专有网络访问企业VPC内的GitLab

管理员可以在云效控制台完成以下配置：

1. 开启专有网络访问
2. 配置GitLab的私网地址、端口及反向访问IP
3. 在智能评审配置页面选择对应的反向访问IP
4. 配置GitLab Personal Access Token
5. 测试连接并保存配置

GitLab接入云效AI智能评审的配置流程

这种方式无需将GitLab地址暴露到公网，更适合对网络隔离和代码安全有较高要求的企业。

一个Token，完成安全连接

云效通过GitLab Personal Access Token调用GitLab API，Token授权范围需要配置为api。测试连接时，云效会校验GitLab地址、Token及网络连通性。测试通过后，即可保存GitLab集成配置。

评审结果之外，还可以继续追问

AI评审不是一次性输出结果。开发者可以针对评审意见继续追问，例如： - 这个问题为什么会影响当前逻辑？ - 有没有更安全的实现方式？ - 这个修改是否会影响其他模块？ - 如何补充对应的测试用例？ **需要注意的是：** GitLab的System Hook不支持Comments事件。如果需要使用评论追问功能，需要为相应的GitLab项目配置项目级Webhook，并开启Merge request events和Comments事件。

AI评审正在从“看Diff”走向“理解代码”

除了支持GitLab，云效AI智能评审还持续增强代码理解能力。在跨文件评审场景中，AI不再只关注当前变更文件，还会分析函数、类、变量在代码库中的调用关系，识别改动可能影响的上下游代码。 参考测试数据显示，**跨文件风险问题的评审召回率从61%提升至80%**，更多潜在问题可以在合并前被发现。 无论代码托管在云效Codeup，还是企业自己的GitLab，AI智能评审都希望帮助团队把问题发现得更早，把代码质量控制在合并之前。

立即接入GitLab AI智能评审

如果您的企业正在使用GitLab，同时希望引入云效AI智能评审，现在即可开始配置。 详细配置方法请参见： - GitLab集成AI智能评审
https://help.aliyun.com/zh/yunxiao/user-guide/gitlab-ai-code-review-integration - 配置与使用代码评审AI助手
https://help.aliyun.com/zh/yunxiao/user-guide/ai-intelligent-code-review