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超越PR：智能软件交付的新控制平面（9月17日网络研讨会）

AI时代严格而可持续的人类审查

2026年9月3日 4分钟阅读

作者：

• Ben Linders

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在Craft会议的"代码健康守护者"演讲中，Artie Shevchenko提出：将强制性的AI检查与复杂变更的手动尖峰测试相结合，能够保持开发人员的敏锐度。他指出，当大多数开发人员都是代码负责人且团队规模较小时，团队可以通过跳过低风险PR的同行评审并使用AI审批来提升交付速度。

Shevchenko引用了2025年诺贝尔经济学奖得主Joel Mokyr的观点。这位经济史学家认为，只有当实践与理论的深入理解持续相互促进，形成知识反馈循环时，技术进步才能成为永久性成果。

如今，AI有潜力强化这种知识反馈循环，但也可能破坏它。Shevchenko指出："AI并不真正理解任何事物；它只是生成标记，制造出理解的幻觉。"

AI通过用实际案例解释理论，使知识在不同情境下更易获取。但如果没有人工参与，这种机制很可能会失控。在缺乏理解的情况下盲目接受AI提示，我们将面临知识反馈循环的断裂风险。

我们必须保持对代码库的智力控制，以维护和强化这种反馈循环。在AI推动下，我们如今需要在日益增长的复杂性规模上维持这种控制。

Shevchenko指出，认知债务是指团队对所开发系统的共同理解逐渐消退的现象。AI通过增加审查量放大了这种认知债务问题。为解决代码审查瓶颈，我们需要超越开发者体验层面。

Shevchenko认为，严格代码审查不仅是技能或习惯，更是一种需要训练的"肌肉记忆"。虽然肌肉可以训练且应该训练，但其承载能力存在极限。

他提出了应对非小规模、非平凡变更的不同方案：

严格审查：过去困难，AI时代更难 只快速浏览：认知债务积累极快 先编码后AI处理的方法

他建议先进行代码尖峰测试，将尖峰代码和规范提交给AI，由AI提出改进建议和修复方案。开发人员从中选择要推进的变更，并逐一进行审查。

Shevchenko指出，采用这种方案时仍需进行审查，但此时由于已深入理解解决方案，审查工作会更加高效。

Shevchenko建议通过跳过低风险变更来优化同行评审，但最重要的优化是允许代码负责人仅依赖AI评审：

不再进行同行评审，而是通知其他负责人，AI进行形式批准后直接合并。

Shevchenko 表示，所有者策略优化只有在与小团队结合时才能发挥良好效果。他表示，这是解决人工评审瓶颈、使人工评审可持续的先决条件。

InfoQ 在他的演讲后采访了 Artie Shevchenko。

InfoQ：审查 AI 生成的代码面临哪些挑战？

Artie Shevchenko：首要挑战是涌入代码变更的 sheer volume（巨大数量）。高质量的代码审查从来都不容易，但管理持续不断的审查流确实令人筋疲力尽。每个人都有自己的承受阈值——一旦突破这个阈值，处理额外审查的疲劳感会呈指数级增长。第二个挑战是欺骗性正确性。与人工编写的代码相比，AI 生成的变更乍看之下往往显得合理。在光鲜表面下发现隐藏的细微缺陷，实际上需要比以往更多的脑力投入。最后，AI 默认倾向于添加新代码，而不是简化现有代码。发现可以优化和重构的机会，仍然需要对整个代码库有深入的理解。话虽如此，与其他所有问题相比，总体数量问题才是最核心的挑战。源源不断需要审查的 AI 生成代码和文档显然是主要障碍。这也是我演讲的重点——如何管理这种负载。不要误解我，没有万能解决方案，但确实有一些具体方法可以缓解摩擦。

InfoQ：允许所有者依赖 AI 审查的政策如何激励代码所有权？

Shevchenko：在代码所有权模型下，所有者需要审查并批准对其代码库的每一次变更。允许所有者绕过人工审查、仅依赖 AI 审核其 PR 的政策，会带来巨大的激励作用——它赋予工程师完全的自主权，并让他们无需等待即可立即处理自己的工作。但有个陷阱。如果团队中大多数工程师不是代码所有者，那么少数所有者仍将花费几乎所有时间审查非所有者提交的 AI 生成变更。在这种情况下，允许所有者快速处理自己的 PR 对团队速度影响甚微，所有者的审查疲劳感依然极高。除非大多数团队成员都是代码所有者，否则问题无法真正解决。但你不能在不损害架构完整性的情况下随意分配所有权。这导致了一个显而易见的结论：要使这项政策奏效，团队必须保持小型化。

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