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AI 生成代码时代,Code Review 到底该 Review 什么?
xeaguh
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2026-06-04 09:50 ·
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团队接入 Cursor 和 Copilot 半年之后,我发现一个诡异的现象:合并请求里的代码量变少了,但线上故障反而变多了。更奇怪的是,大家做 Code Review 的时间并没有缩短,只是从"看代码有没有 Bug"变成了"看 AI 生成的代码顺不顺眼"。 这让我重新思考一个问题:当 AI 已经能写出语法正确、逻辑通顺、甚至带单元测试的代码时,人类的 Code Review 到底该把关什么? 如果你还在用五年前的标准做 CR,那你可能正在浪费团队时间,同时放过真正的风险。 一、别再看语法和命名了,AI 比你更擅长"正确" 以前 CR 有一半时间在改:变量命名不规范、缺少空指针判断、魔法数字没提取常量。现在这些活交给 AI 就行,它生成的代码在"局部正确性"上往往比人还稳。 继续盯着这些看,等于用狙击枪打蚊子。 真正该花时间的,是 AI 几乎不可能做对的三件事。 二、第一关:业务语义是否对齐 AI 最擅长的是"实现功能",最缺的是"理解语境"。 举个例子:你让它写"用户注销账号"。 它能瞬间生成一套包含状态变更、数据清理、日志记录的代码,看起来滴水不漏。但如果你不干预,它大概率会忽略你们公司的特殊业务规则: 你们的"注销"其实是"冻结 30 天后物理删除",不是即时生效; 注销前必须检查是否有进行中的退款流程; 用户注销后,其发布的公开内容要保留但标记为"历史用户"。 这些不是技术问题,是业务语境。AI 没见过你们的用户协议,也没经历过上次的客诉风暴。 它只会生成"最通用"的注销逻辑。 所以我现在 CR 时,第一个问题永远是:这段代码的业务假设,和产品经理说的是同一回事吗?如果需求文档里没写清楚,我不会让 AI 去"猜",而是打回去补需求。 CR 的第一职责,是确保代码实现的是"真实的业务",而不是"AI 想象的业务"。 三、第二关:隐性契约有没有被破坏 AI 生成代码时,会不自觉地引入它从开源项目里学来的"通用习惯",但这些习惯可能和你们系统的隐性契约冲突。 比如: 你们团队约定"所有对外接口必须幂等",但 AI 生成的订单创建接口可能依赖数据库唯一索引做兜底,而不是显式的幂等键校验; 你们内部服务间调用有 3 秒超时的硬性规定,但 AI 生成的 HTTP Client 使用了默认的 30 秒超时; 你们的架构要求"核心域不依赖基础设施",但 AI 为了省事,直接在领域模型里塞进了 ORM 的注解。 这些问题代码都能跑,单元测试也能过,甚至看起来比人写的还规范。但它们像特洛伊木马一样,悄悄破坏了你们团队的工程约定。 我现在 CR 时,会专门带一张"团队契约清单"(存在脑子里,不是文档),逐条对照:幂等、超时、事务边界、异常策略、日志规范。这些是 AI 不会主动考虑,但系统长期健康必须依赖的东西。 四、第三关:这段代码能不能不写 这是最容易被忽略的一点:AI 有强烈的"添加倾向",而好的工程师应该有"删除勇气"。 因为生成成本几乎为零,AI 会倾向于引入额外的抽象层、配置项、防御性代码。一个本来用简单 if-else 就能解决的分支,AI 可能给你包装成策略模式;一个只需要硬编码的阈值,AI 可能给你抽成 YAML 配置加动态加载器。 不是说这些做法错,而是复杂度是有利息的。 每多一层抽象,未来维护的人(包括你自己)就要多还一笔利息。 我现在 CR 时,会强制问三个问题: 这个功能能不能用现有模块复用,而不是新建? 这个配置项真的需要运行时修改吗,还是写死更简单? 这个异常处理分支,在真实场景里真的会发生吗? 如果答不上来,就要求删掉。CR 不是审批"能不能合并",而是把关"能不能更简单"。 五、总结:AI 时代,CR 从"找错"变成"守门" 以前 Code Review 是"找 Bug 大赛",现在 AI 把低级错误消灭得差不多了,人类的 CR 反而更重要了。因为我们要守的门变了: 业务之门:确保代码解决的是真实问题,不是 AI 的臆想; 契约之门:确保新代码和现有系统的隐性约定不冲突; 复杂度之门:确保系统不会因为 AI 的"过度积极"而膨胀。 如果你还在用 AI 编程,但 CR 标准没跟着升级,那你可能只是把"手写烂代码"变成了"AI 写精致的烂代码"。 工具越智能,人的判断力就越值钱。 你在团队里做 CR 时,最头疼的是 AI 生成的哪类问题?欢迎在评论区聊聊,咱们一起完善这份"AI 时代的 CR checklist"。
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