AI没有杀死代码审查，而是让证明责任变得明确。发布变更时要附带手动验证和自动化测试等证据，然后利用审查来评估风险、意图和问责制。独立开发者依赖自动化来跟上AI的速度，而团队则利用审查来建立共享上下文和所有权。

如果你的拉取请求不包含证明其有效的证据，你并没有更快地发布——你只是把工作推给了下游。

到2026年初，超过30%的高级开发者报告称他们主要发布AI生成的代码。挑战在于：AI擅长草拟功能，但在逻辑、安全和边缘情况方面表现不佳——仅在逻辑错误方面就比人类高出75%。这导致了工作流的分化：独立开发者以“推理速度”凭感觉工作，依赖测试套件作为安全网；而团队则要求人工审查以确保上下文和合规性。如果处理得当，两者都将AI视为加速器，但验证——由谁、验证什么、何时验证——定义了差异。

正如我之前所说：如果你没有亲眼看到代码正常工作，那它就是无效的。AI放大了这一规则，而不是为其找借口。

开发者如何利用AI进行审查

• 临时LLM检查：在提交前将差异粘贴到Claude、Gemini或GPT中进行快速错误/风格扫描。
• IDE集成：使用Cursor、Claude Code或Gemini CLI等工具在编码过程中提供内联建议和重构。
• PR机器人和扫描器：使用GitHub Copilot或自定义代理标记PR中的问题；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：使用AI生成和运行测试，强制执行覆盖率>70%作为门槛。
• 多模型审查：通过不同的LLM运行代码（例如，用Claude生成，用专注于安全的模型进行审计）以发现偏差。

根据你是独立开发者还是在团队中工作（其他人需要维护你的代码），工作流和思维方式会有显著差异。

独立开发者 vs. 团队：快速对比

独立开发者：以“推理速度”发布

独立开发者越来越“信任感觉”来接受AI生成的代码——通过仅审查关键部分并依赖测试来发现问题，从而快速发布功能。

这种工作流将编码助手视为强大的实习生，可以独立处理大规模重构。正如Peter Steinberger承认的：“我不再阅读太多代码。我观察代码流，有时查看关键部分，但大多数代码我不读。”瓶颈变成了推理时间——等待AI生成输出——而不是打字。

但有一个陷阱：如果没有强大的测试实践，感知到的速度提升就会消失。 先建立这些实践。如果你跳过审查，你并没有消除工作——你只是推迟了它。那些在高速度下成功使用AI的开发者，并不是盲目信任AI的人；而是那些建立了验证系统，在问题进入生产环境之前就能捕获问题的人。

这并不是说独立开发者会完全不顾风险。负责任的开发者会广泛使用自动化测试作为安全网——追求高覆盖率（通常>70%），并使用AI生成实时捕获错误的测试。现代编码助手在设计复杂的端到端测试方面出人意料地出色。

对于独立开发者来说，改变游戏规则的是语言无关、数据驱动的测试。 如果测试全面，它们可以让助手用任何语言构建（或修复）实现，并在过程中进行验证。我通常从AI草拟的spec.md开始项目，批准它，然后循环：编写→测试→修复。

关键的是，独立开发者仍然会对最终产品进行手动测试和批判性思考。运行应用程序，点击UI，自己使用功能。当涉及更高风险时，阅读更多代码并添加额外检查。尽管快速推进，但看到丑陋的代码时要修复它，而不是让混乱累积。

即使在这种前沿的范式中：你的工作是交付你已证明有效的代码。

团队：AI转移了审查瓶颈

在团队环境中，AI是代码审查的强大助手，但无法取代质量、安全性和可维护性所需的人类判断。

当多名工程师协作时，错误的成本和代码的长期性成为更重要的关注点。团队已开始使用基于AI的审查机器人对PR进行初步检查，但仍需要人工签字批准。正如Graphite的Greg Foster所说：“我从不认为[AI代理]会成为实际工程师签署拉取请求的替代品。”

最大的实际问题不是AI审查器会遗漏风格问题，而是AI增加了代码量并将负担转移给了人类。 PR变得更大（随着AI采用率增加，新增代码量增加约18%），每个PR的事件数增加约24%，变更失败率增加约30%。当输出增长速度快于验证能力时，审查就成为速率限制器。正如Foster指出的：“如果我们发布的代码从未被其他人类真正阅读或理解，我们就是在冒巨大的风险。”

在团队中，AI会带来大量代码，因此要强制实施增量开发：将AI输出分解为易于消化的提交。人工签字不会消失——它正在演变为专注于AI遗漏的内容，比如路线图对齐和AI无法掌握的制度背景。

安全：AI的可预测弱点

一个绝对需要人工监督的领域是安全。 大约45%的AI生成代码包含安全漏洞。逻辑错误出现的频率是人类编写代码的1.75倍，XSS漏洞出现的频率高出2.74倍。

除了代码问题，代理工具和AI集成IDE还创造了新的攻击路径——提示注入、数据泄露，甚至RCE漏洞。AI扩大了攻击面，因此混合方法更有效：AI标记，人类验证。

规则：如果代码涉及身份验证、支付、密钥或不受信任的输入，将AI视为高速实习生，并要求在合并前进行人工威胁模型审查和安全工具检查。

审查作为知识传递

代码审查也是团队共享系统上下文的方式。如果AI编写了代码而没有人能解释它，待命工作就会变得昂贵。

当开发者提交他们不完全理解的AI生成代码时，他们破坏了使团队具有弹性的知识传递机制。如果原作者无法解释代码为何有效，待命工程师如何在凌晨2点调试它？

OCaml维护者拒绝一个13,000行AI生成的PR就凸显了这个问题。代码不一定糟糕，但没有人有精力审查如此巨大的变更，而且审查AI生成的代码比审查人类代码“更费力”。教训是：AI可以让你淹没在代码中，但团队必须管理数量以避免审查瓶颈。

让AI审查工具发挥作用

用户对AI审查工具的体验褒贬不一。积极的一面是，团队报告在某些情况下捕获了95%以上的错误——空指针异常、缺失的测试覆盖率、反模式。消极的一面是，一些开发者认为AI审查评论是“文本噪音”——没有增加任何价值的通用观察。

教训：AI审查工具需要深思熟虑的配置。 调整敏感度级别，禁用无帮助的评论类型，并建立明确的加入/退出策略。如果配置得当，AI审查器可以捕获70-80%的低悬果实，让人类专注于架构和业务逻辑。

许多团队鼓励更小、可堆叠的拉取请求，即使AI可以一次性完成巨大变更。尽早并频繁提交——将每个自包含的变更视为具有清晰消息的独立提交/PR。

重要的是，团队保持严格的人工问责制。 无论AI贡献了多少，人类必须承担责任。正如IBM的一句老培训格言所说：“计算机永远无法被问责。这是你作为人类在循环中的工作。”

PR契约：作者对审查者的责任

无论是独立开发者还是团队，新兴的最佳实践是将AI生成的代码视为有用的草稿，必须进行验证。

最成功的团队已经形成了一个简单的框架：

PR契约

1. 内容/原因：用1-2句话说明意图。
2. 证明有效：通过的测试、手动步骤（截图/日志）。
3. 风险+AI角色：风险等级以及哪些部分是AI生成的（例如，高风险=支付）。
4. 审查重点：需要人工输入的1-2个领域（例如，架构）。

这不是官僚主义——这是对审查者时间的尊重，也是强制作者问责的手段。如果你无法填写这些内容，说明你对自己的变更理解不够深入，无法要求他人批准。

核心原则

坚持证据，而非承诺。 让“有效代码”成为基线。提示AI代理在生成后执行代码或运行单元测试。要求证据：日志、截图、结果。没有新测试或变更工作演示的PR不得提交。

将AI用作初步审查者，而非最终裁决者。 将AI审查输出视为建议性意见——一个AI编写代码，另一个审查，人类协调修复的对话。将AI审查视为拼写检查，而非编辑。

专注于AI遗漏的内容进行人工审查。 变更是否引入了安全漏洞？是否重复了现有代码（AI的常见缺陷）？方法是否可维护？AI处理简单问题；人类处理难题。

强制执行增量开发。 将工作分解为小块——AI更容易生成，人类也更容易审查。具有清晰消息的小提交可作为检查点。绝不提交你无法解释的代码。

保持高测试标准。 那些从编码助手中获益最多的人拥有强大的测试实践。要求AI草拟测试——它擅长生成你可能想不到的边缘情况测试。

展望未来：瓶颈已经转移

AI正在将代码审查从逐行把关转变为更高级别的质量控制——但人类判断仍然是安全关键组件。

我们看到的是工作流的演变，而非消除。代码审查现在涉及审查AI与作者之间的对话或计划，与代码差异本身同样重要。人类审查者的角色变得更像编辑或架构师：专注于重要内容，并信任自动化处理日常检查。

对于独立开发者来说，前方的道路令人兴奋——新工具将进一步简化开发。即便如此，明智的开发者也会“信任但要验证”。

在大型团队中，预计将越来越重视AI治理。公司将正式制定关于AI贡献的政策，要求员工签署确认代码已审查。像“AI代码审计员”这样的角色将会出现。企业平台将演进以提供更好的多仓库上下文和自定义策略执行。

无论技术如何进步，核心原则仍然不变：代码审查确保软件满足需求、安全、健壮且可维护。AI没有改变这些基本原则——它只是改变了我们实现目标的方式。

瓶颈从编写代码转移到了证明代码有效。在AI时代，最好的代码审查者将拥抱这一转变——让AI加速机械性工作，同时坚守问责制。他们将让AI加速过程，绝不放弃责任。正如工程师们正在学习的，编码是关于“证据胜过感觉”。

代码审查并未消亡，而是变得更加战略性。无论你是在凌晨2点部署的独立黑客，还是签署关键系统变更的团队领导，一个真理始终成立：人类最终对AI交付的内容负责。

拥抱AI，但永远不要忘记双重检查工作。

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