针对现有代码审查基准和方法在全面性上的不足，研究团队推出了SWE-CARE基准。该基准包含一个用Python构建、覆盖代码审查全过程的仓库级数据集，数据被分为九种类型且每个实例均包含仓库特征。基于此，团队设计了一个评估框架，用以衡量大型语言模型在全面代码审查任务上的性能。项目提供了完整的评估流程脚本，支持使用GPT-4o等模型，并可生成详细的性能评估与分析报告。