不要迷信AI代码！聊聊AI时代Code Review
现在Cursor、Copilot遍地使用，AI分分钟就能产出一大段代码。
很多人产生疑问：既然AI可以写代码、也能做代码扫描，那Code Review是不是可以直接取消？
⚠️AI生成代码的隐藏风险
1. 代码幻觉，看起来能跑，实际暗藏大坑
AI经常编造不存在的API、虚构依赖库，语法完全没问题，逻辑却是错的 。
它默认所有流程一帆风顺，经常漏掉空值校验、异常捕获、并发边界场景。表面运行正常，高并发、特殊输入就线上爆炸。
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2. 不懂项目业务上下文
AI只看局部代码片段，不理解团队架构约束、历史业务妥协。
生成的代码技术上没问题，但和整体项目设计冲突，埋下长期维护债务。
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3. 安全漏洞比例更高
相关统计，AI产出代码有不小概率自带安全隐患，注入、权限遗漏、资源泄漏，AI自检经常识别不出来 。
AI自己审查自己生成的代码，很容易包庇自身问题，双重幻觉。
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4. 只追求能跑，不考虑可维护性
AI生成代码追求功能实现，经常出现冗余、硬编码、不符合团队规范，大量这样的代码堆积，后期接手的人无比痛苦。
✅AI时代，Code Review重点已经发生改变
过去CR重点：命名规范、代码格式、简单逻辑bug。
现在CR核心关注点：
1. 业务逻辑是否匹配需求，是否符合系统整体架构
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2. 排查AI幻觉：不存在接口、错误依赖、缺失边界处理
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3. 安全校验、权限、并发、性能风险
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4. 确认代码后续是否好维护，不要留下技术债务
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5. 单元测试是否补齐，异常场景有没有覆盖
AI可以做辅助静态检查，做格式、语法提示，但是不能替代人类最终评审决策。
💡现实团队工作现状
很多团队反馈：引入AI编码之后，开发写PR速度飞快，改动量巨大。
✅人机协作的正确做法
1. AI生成代码只是素材，不是最终交付产物，提交CR之前自己必须通读一遍。
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2. AI工具可以辅助做初步扫描，找出格式、简单漏洞，人类做深度业务与架构评审。
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3. AI产出的代码，CR要更加严格，不要看到代码工整就放松警惕。
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4. 复杂改动，除CR评审，配套单元测试、集成测试，多重防线兜底。
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5. 不要把“AI跑过”当作合并依据，最终决定权掌握在工程师手上。

你们团队现在大量使用AI写代码吗？CR评审的压力有没有变大？

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