别再吹 AI 提效了，先看看你的 review 流程兜得住吗
“从前一个开发一周写一个 PR，现在一天二十个。审查的人还是那个，头发却掉得更快了。”
我向来是不惮以最坏的恶意来推测”AI 提效”的，然而看官们大抵都只盯着”快”这一点。
满本都写着两个字——盲目。
Code Review，大抵是软件工程里最苦的一环。以前是看代码，现在是看 AI 的幻觉。
我横竖睡不着，把这半年的 AI 落地账本翻了一翻，才从字缝里看出字来。
AI 确实让代码写得快了，但更多的是，它把 Review 流程逼到了崩溃边缘。
一、一天 20 个 PR，Review 的人还在用十年前的方法
三个月前，团队全面引入 AI 编程工具。
起初，我是兴奋的。
以前一个开发一天写一个 PR，现在能写五个。代码产出量翻了五倍，产品经理笑得合不拢嘴。
但技术负责人的噩梦，才刚刚开始。
我发现了一个荒诞的事实：PR 合并速度提升了，但 Code Review 的质量却断崖式下跌。
为什么？
因为 AI 生成的代码，量大管饱。Tech Lead 每天要看 20 个 PR，每个 PR 的 Diff 都长得像天书。
从前一个开发一周写一个 PR，现在一天二十个。审查的人还是那个，头发却掉得更快了。
二、AI 时代的 Review 困境
AI 生成的代码，往往存在三个 Review 难点：
1. 风格千奇百怪
有的用函数式，有的用面向对象；有的命名规范，有的全是 a1、b2、temp。AI 不知道你们团队的编码规范。
2. 逻辑跳跃 AI 写的代码，往往跳过中间步骤，直接给出结果。看起来简洁，但实际上隐藏了大量边界条件处理。
3. 幻觉代码 AI 会调用不存在的 API，引用不存在的库，甚至捏造不存在的业务规则。这些”一本正经的胡说八道”，最难被发现。
这哪里是提效？这分明是在给 Review 流程埋雷。
三、怎么解？分级 Review 制度
既然 AI 写的代码 Review 不过来，那就不 Review 了吗？
那倒也不是。大抵是使用方法不对。
我总结了一个原则：
把 AI 当”初稿生成器”，不要当”最终交付物”。
AI 能帮你干什么？
- 生成样板代码和 CRUD
- 提供重构建议参考
- 做自动化检查（Lint、格式化）
但你想让它干什么？
- 定架构和设计模式
- 处理核心业务逻辑
- 做最终的发布决策
这些它干不了，也不该让它干。
四、说句难听的
别被”AI 提效”的泡沫迷了眼。
AI 填平了”写代码”的坑，但把”审代码”的坑挖得更深了。
以前程序员的门槛，是”会不会写代码”。 现在程序员的门槛，是”能不能判断 AI 写得对不对”。
AI 能替你写代码，但替不了你定架构。 AI 能替你写注释，但替不了你懂业务。 AI 能替你写测试，但替不了你扛责任。
如果你还在指望”AI 能让 Review 流程自动搞定”，那我建议你，还是洗洗睡吧。
万一，你成了那个因为 Review 没兜住而背锅的技术负责人呢？
大抵如此罢。
关于码孖AI
码孖AI，专注 AI 工程化落地。
说白了就是帮程序员少干点活——但别指望 AI 替你思考，它只会替你打字。
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