AI 生成代码时代，Code Review 到底该 Review 什么？

2026-06-04 09:50 · 4 次浏览 · 0 条评论 · 0 cool

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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