代码审查流程正面临着新的AI思考与重塑

据业内最新讨论指出，代码审查流程正面临着新的思考与重塑。过去对代码审查采取“一刀切”的做法正在被质疑：是否所有变更都需要异步审查？是否所有审查都应阻塞交付流程？若代码审查的目标仅为提高质量与促进知识共享，是否每一次变更都必须满足这两个目的，亦或只是其一？

在实际开发过程中，团队常常产出大量微小而不起眼的变更，这些变更是否真的需要阻塞性审查值得商榷。与之相对，对于规模庞大、结构复杂的拉取请求（PR），异步且背景信息有限的审查方式，是否能够捕捉其深层次的细节与意图，也令人质疑。

正因如此，在过去一年中，有团队提出了一个更具弹性且实用的“自动化 / 推迟 / 配对”（Automate / Defer / Pair）审查框架：

🤖 自动化（Automate）
对于风险低、可传递知识不多的变更（如小型 bug 修复、依赖更新、简单重构），应充分依赖自动化检查工具，如 linter、静态分析与完善的自动化测试。
这类变更可选择跳过人工审查，或仅进行最小限度的人工介入。
↪️ 推迟（Defer）
在持续交付的环境中，大多数变更可优先合并，审查延后进行。
尤其在使用特性开关（feature flag）进行隔离的前提下，此方式尤为有效。
在这种流程中，代码质量的提升与知识传递仍然可以通过事后审查与后续修正来实现，而不会阻塞交付节奏。
🤝 配对（Pair）
对于复杂、高风险或关键性的变更，应采用同步协作的方式，如结对编程或专门的配对审查会话。
此方式较异步审查效率更高、效果更好，便于深入探讨技术细节，提升知识传递质量。

该框架的核心理念不是消除人工监督，而是将人力用于更有价值的审查环节，以减少瓶颈，同时提升代码质量与团队学习效果。

目前“代码生成”仍然存在争议，但“AI代码审查”正在快速推广，其原因在于后者无需团队对工作方式进行根本性调整，且能够立竿见影地带来帮助。

根据经验，AI审查在以下几方面展现出显著优势：

AI极大地拓展了自动化能力，特别是在处理那些人类审查者不愿检查的事项时：

这些功能共同作用，显著减轻了人类审查的负担。

从繁重的细节工作中解放出来后，开发者可以专注于那些更富人性与判断力的问题：

借助AI进行第一轮深度审查，可显著提升“先合并、后审查”的信心，尤其适用于中小型变更。
这直接带来两个结果：

AI审查可进一步推动质量保障（QA）流程“左移”，直接在IDE中实现代码质量预防。

AI可以充当“盒中专家”，为每一次审查引入专业领域的知识：安全、性能、可访问性等。
即便团队中没有相应领域的专家，AI也可识别常见问题。
这并不是在削弱专家的作用，而是在减少他们处理重复性工作的时间，使其专注于高层次的战略设计与平台建设。

讨论还延伸到AI代码实践的未来图景，以下观点尤为引人注目：

🌊 AI需横向普及以避免瓶颈
代码生成效率提高后，若审查、测试与文档环节未同步升级，必将形成流程瓶颈。
若开发环境（如Cursor IDE）已实现AI编程助手，那么AI审查也必须同步普及，以避免PR积压或质量下滑。
🔍 代码“推理”将优于代码“生成”
AI在理解和审查现有代码方面更具可行性，理由是审查任务受限明确，标准清晰，而生成新系统则需高度原创与多维决策。
未来代码审查或将率先实现自动化，而人类工程师则更多参与设计与构思。
🧑‍⚖️ 人类角色转向“品味”与“业务对齐”保障者
AI主导“如何实现”后，工程师需更多关注“做什么”与“为何如此”：

人类工程师的判断力将转向战略层面。

🤖 勇于信任自动化，适当冒险
目前多数AI应用仅用于草稿阶段，仍依赖人类“最终审批”。
这一模式虽然稳妥，却导致大量上下文切换与琐碎任务。
未来，在可控场景下，部分任务可尝试完全自动化，转向“先执行，后回滚”的思路。
只需评估哪些任务若失败也容易回滚，便可大胆尝试。

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