PR 评审负载雷达

帮团队在 AI 生成代码涌入时，把评审排队、分诊和优先级可视化。

痛点

一位 HN 用户提到 AI 让 PR 数量每天激增，业务又催着上线，导致评审人超载；而且每次 PR 因为注释、文档和上下文变得更长，人工逐条读几乎不可行。团队现在缺一个把评审队列量化、按风险排序的工具，而不是再堆一个通知。

方案

连接 GitHub/GitLab，给每个 PR 计算「评审负载分」：变更量、涉及模块、提交频率、作者历史、是否有测试；把高风险的 PR 置顶并自动建议分诊人。同时汇总每天评审耗时和阻塞点，让经理看到瓶颈，而不是只看合并数。

用户

使用 AI 编码助手、每天产生大量 PR 的中小研发团队；以及需要把控 AI 代码质量的技术负责人。

MVP

只对接 GitHub，读取 PR 元数据并计算简单风险分；提供一个按负载排序的收件箱视图；支持 Slack 每日摘要；不做代码语义分析，只做流程与元数据层面。

变现

按席位订阅，团队版每人每月 8–12 美元；免费版限制仓库数量；可对接 GitHub Marketplace 获客。

为何现在

AI 编码工具让 PR 生成成本骤降，但人工评审带宽没有变，中间缺口正被越来越多团队感受到；独立开发者可以只靠 GitHub API 快速做出价值。