AI 代码审查正从读代码转向判信号

视频将 AI 编码后的瓶颈定位为代码审查：人难以逐行消化高频生成的代码，因此应从“读代码”转向读取多类审查信号并决定是否合并。其框架包含三项风险变量：故障爆炸半径、代码存活时间、需要理解代码的人数；据此匹配从轻量检查到测试、类型检查、安全审计和人工负责人确认的不同强度。

可借鉴之处是把 AI 审查视为互补传感器，而非自动裁决：不同审查器分别关注缺陷、生产故障或误报控制，并要求提交方提供 decision log、小型 PR 与测试证据。人工可重点核对测试是否被改写来迎合错误行为，并对高风险变更承担最终合并责任。

边界在于视频中的比例、实验和“GetClear”数据未提供可核验出处；“不同性格 AI”也缺少具体模型、提示词、评测标准与成本信息。风险分层仍需结合实际系统、权限边界和事故影响校准，不能因测试全绿或 AI 多数意见而自动放行。