基于 arXiv 论文《Does Code Cleanliness Affect Coding Agents?》的原创解读：代码整洁度未必显著改变 AI 编程 Agent 的任务通过率，但会影响 token 消耗、文件重复访问和团队落地成本。

AI 代码审查不是把 PR 交给机器人就结束。本文从团队实践角度整理 6 条落地规则：先限定审查边界、保护敏感信息、保留人工责任、统一提示词模板、把建议变成清单，并定期复盘误报和漏报，适合准备在 GitHub/GitLab 流程中接入 AI 辅助的开发者参考。

从 GitHub Trending 热门开源项目 Meetily 出发，分析本地 AI 会议助手为什么受到关注，以及开发者在选型隐私优先 AI 工具时应重点评估的许可证、数据边界、模型替换、资源消耗和导出能力。