AI 时代的代码审查

AI时代代码审查的演变与挑战摘要：AI正在重塑代码审查流程，但并未取代其核心价值。数据显示，30%资深开发者使用AI生成大部分代码，但AI代码存在75%更高的逻辑错误率。独立开发者依赖自动化测试（覆盖率>70%）快速验证AI代码，而团队则必须保持人工审查以确保安全性和可维护性。AI审查工具可捕捉70-80%基础问题，但对安全关键代码仍需人工验证。最佳实践包括：小批量提交、明确PR合约、保持

新加坡内哥谈技术

710人浏览 · 2026-01-06 22:39:10

新加坡内哥谈技术 · 2026-01-06 22:39:10 发布

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/

AI 并没有杀死代码审查。它只是让**“举证责任”变得更加明确了。
在今天，发布代码时，你必须附带它能正常工作的证据——比如人工验证、自动化测试；而代码审查本身，则更多用于评估风险、意图与责任归属**。
独立开发者依靠自动化来跟上 AI 的速度，而团队则通过审查来建立共享的上下文与所有权。

如果你的 Pull Request 里没有“它确实能工作”的证据，那你并不是在更快地交付——你只是把工作往下游推而已。

截至 2026 年初，超过 30% 的资深开发者表示：他们发布的代码中，大部分是由 AI 生成的。
真正的挑战在于：AI 非常擅长起草功能，但在逻辑、安全性和边界条件上表现不佳——仅在逻辑错误这一项上，出错率就高出 75%。
这直接分裂了工作流：

独立开发者以“推理速度”凭感觉推进，用测试套件兜底；
团队开发则必须依赖人类审查，以保证上下文理解与合规性。

做得好的情况下，这两种方式都把 AI 当作加速器；但真正的分水岭在于验证——由谁来验证、验证什么、在什么时候验证。

我以前就说过一句话：
如果你没有亲眼看到代码做了正确的事情，那它就还没工作。
AI 不是这个原则的例外，而是把它放大了。

开发者如何使用 AI 进行代码审查

临时 LLM 检查：
在提交前，把 diff 粘贴进 Claude、Gemini 或 GPT，让它快速扫一遍 bug / 风格问题。
IDE 集成：
使用 Cursor、Claude Code、Gemini CLI 等工具，在编码过程中获得行内建议和重构提示。
PR 机器人与扫描器：
使用 GitHub Copilot 或自定义代理在 PR 中标记问题，并结合 Snyk 等静态 / 动态分析工具进行安全检查。
自动化测试循环：
让 AI 生成并运行测试，用覆盖率（如 >70%）作为合并门槛。
多模型审查：
把同一份代码交给不同的 LLM（例如用 Claude 生成，用偏安全的模型做审计），以减少模型偏差。

无论如何，当你是独立开发，还是在一个需要他人长期维护你代码的团队中，工作流和心态都会截然不同。

独立开发 vs 团队开发：快速对比

独立开发者：以“推理速度”交付

越来越多的独立开发者开始“相信 AI 的感觉”，
他们只检查关键部分，其余交给测试来兜底，从而极快地发布功能。

在这种模式下，编程代理就像能力极强的实习生，可以在很少人工干预的情况下完成大规模重构。
Peter Steinberger 就坦言：

“我现在几乎不读代码了。我会看生成过程，有时扫一眼关键部分，但大多数代码我并不会读。”

此时的瓶颈不再是敲键盘，而是等待 AI 推理输出的时间。

但这里有个前提：
没有强测试体系，所谓的速度提升会瞬间消失。
如果你跳过审查，并不是省掉了工作，而是把它延后了。
真正能用 AI 高速前进的开发者，并不是盲目信任它的人，而是那些已经建立起可靠验证系统的人。

这并不意味着独立开发者会鲁莽行事。
负责任的独立开发者，往往会构建大量自动化测试作为安全网——
目标通常是高覆盖率（常见 >70%），并使用 AI 实时生成测试来捕捉 bug。
令人意外的是，现代编程代理在设计复杂的端到端测试方面表现相当出色。

对独立开发者而言，真正的杀手级能力是与语言无关、以数据为驱动的测试。
只要测试足够全面，代理就能在任何语言中构建（或修复）实现，并在过程中不断验证。
我个人的做法是：
先写一个 spec.md，让 AI 起草，我来审核确认，然后进入循环：
写 → 测 → 修。

关键在于：
即便在这种前沿模式下，独立开发者依然要进行人工测试和关键性思考。
你必须亲自运行应用、点击 UI、真正使用功能。
当风险更高时，就多读代码、多加校验。
即使在高速前进中，一旦看到丑陋代码，也要当场修掉，而不是让技术债堆积。

即便如此，你的职责依然只有一句话：
交付一份你已经证明可用的代码。

团队：AI 改变了审查的瓶颈位置

在团队环境中，AI 是强大的代码审查助手，但永远无法替代人类在质量、安全性与可维护性上的判断。

当多名工程师协作时，错误的代价和代码的生命周期都更长。
很多团队已经开始使用 AI 审查机器人对 PR 做第一轮检查，但仍然要求人类最终签字。
Graphite 的 Greg Foster 直言：

“我完全不认为 AI 代理会成为人类工程师签署 PR 的替代品。”

真正的问题不在于 AI 会不会漏掉格式问题，而在于：
AI 增加了产出规模，把负担转移到了人类身上。
随着 AI 的普及：

PR 的变更量增加了约 18%；
每个 PR 的事故数上升了 24%；
变更失败率上升了 30%。

当输出速度超过验证能力时，审查就成了新的限速器。
Foster 的话说得很直白：

“如果我们在发布一些从未被任何人真正读过、理解过的代码，那我们是在承担巨大的风险。”

在团队中，AI 带来的是洪水般的产出，因此必须强制增量化：
把代理生成的结果拆成可消化的小提交。
人类签字不会消失，只是进化为聚焦 AI 不擅长的部分——
比如路线图一致性、组织上下文，以及历史约束。

安全性：AI 的可预测弱点

有一个领域，人类监督绝对不可妥协：安全。

大约 45% 的 AI 生成代码包含安全漏洞；
逻辑错误出现的概率是人类代码的 1.75 倍；
XSS 漏洞的发生频率更是高出 2.74 倍。

更糟的是，代理式工具和 AI 集成 IDE 本身还引入了新的攻击面：
提示注入、数据外泄，甚至远程代码执行（RCE）。
AI 扩大了攻击面，因此赢家一定是混合模式：
AI 负责标记，人类负责验证。

规则：
只要代码涉及认证、支付、密钥或不可信输入，就把 AI 当成高速实习生——
合并前必须有人类威胁建模审查 + 安全工具扫描。

审查也是知识传递

代码审查还是团队共享系统认知的核心机制。
如果 AI 写了代码，却没人能解释它，那么值班成本会极其昂贵。

当开发者提交了一段自己并不完全理解的 AI 代码时，
他们破坏了让团队保持韧性的知识传递机制。
如果作者自己都说不清代码为什么能工作，
那凌晨 2 点被叫醒的值班工程师要如何排错？

OCaml 维护者拒绝一个 1.3 万行 AI 生成 PR 的案例，正好说明了这一点。
问题不在于代码一定不好，而在于：
没有人有精力审查如此巨大的变更，而且审查 AI 代码比审查人类代码更费神。

教训很简单：
AI 可以倾倒代码洪水，但团队必须控制规模，否则审查会彻底失效。

如何让 AI 审查工具真正发挥作用

开发者对 AI 审查工具的评价非常两极化。
积极的一面是：
在某些团队中，它们能捕捉 95% 以上的 bug——空指针、缺失测试、反模式等。

消极的一面是：
有些人把 AI 审查评论视为“文字噪音”——泛泛而谈、毫无增量价值。

结论是：AI 审查工具必须经过精心配置。
需要调节敏感度、关闭无用的评论类型，并建立清晰的启用 / 禁用策略。
配置得当时，AI 可以捕捉 70–80% 的低垂果实，
把人类的精力释放出来，用于架构与业务逻辑。

许多团队即便知道 AI 能一次性完成巨大改动，也仍然坚持小而可堆叠的 PR。
尽早提交、频繁提交——
把每个自包含变更当作一个独立的提交 / PR，并配清晰的说明。

最重要的是，团队始终坚持人类责任不可转移。
无论 AI 参与多少，最终必须由一个人承担责任。
正如 IBM 一句老培训语所说：

“计算机永远无法被追责。那是你的工作。”

PR 合约：作者对审查者的承诺

无论是独立开发者还是团队成员，
当前逐渐形成的最佳实践是：
把 AI 生成的代码视为草稿，而不是成品。

表现最好的团队，已经收敛到一个简单而有效的框架：

PR 合约

做什么 / 为什么：1–2 句话说明意图
它如何被证明可用：通过的测试、人工验证步骤（截图 / 日志）
风险 + AI 角色：风险级别，以及哪些部分由 AI 生成（例如：高风险 = 支付）
审查重点：希望人类重点关注的 1–2 个方面（如架构）

这不是官僚主义，而是对审查者时间的尊重，也是对作者责任的强制函数。
如果你填不出来，说明你还不够理解自己的改动，就不该要求别人批准。

核心原则

坚持证据，而不是承诺。
把“能工作的代码”作为底线。
要求 AI 在生成后执行代码或运行单元测试。
没有新测试或可演示的工作成果，就不允许提 PR。
把 AI 当作首轮审查者，而非最终裁判。
AI 审查只是建议。
一个 AI 写代码，另一个 AI 审查，人类负责协调与修正。
把 AI 审查当作拼写检查，而不是编辑。
让人类专注 AI 看不到的东西。
是否引入安全漏洞？
是否重复已有代码（这是 AI 的常见问题）？
是否可维护？
AI 清理简单问题，人类解决真正困难的部分。
强制增量式开发。
小改动更容易让 AI 写对，也更容易让人类审。
清晰的小提交是检查点。
永远不要提交你解释不了的代码。
保持高标准测试。
能最大化 AI 收益的团队，都有扎实的测试文化。
让 AI 写测试——它在边界测试方面尤其擅长。