Agent 开发时代，你们还在做 Code Rview 吗？

[mixuxin]

大家目前都是 codex 、claude code 等 Agent 逻辑一把梭，现在大家内部还有 Code review 吗？

大家的团队都是如何保证工程质量的？

[Need4more]

找 agent 来 review ，完全拥抱 ai

[L4Linux]

能一把梭，靠 agent review ，说明代码逻辑简单，只是体力活。

[mixuxin]

@L4Linux 感觉有道理。像一些规模比较大、运行周期比较长、稳定性要求比较高的项目，确实不太敢直接“一把梭”，也不太敢完全依赖 Agent Review 、例如淘宝 、抖音这些 ~

[1258]

靠测试覆盖。涉及 UI 就靠真人体验

[ClericPy]

spec 驱动，文档→测试→开发→验收 循环

文档是唯一标准

整天被催进度变需求，哪有那么多时间 review ，不过差的模型真的老自作主张，Harness 多了遇到矛盾的约束就打架乱搞，每次都靠好模型验收找补回来

[Kylin30]

图灵面对恩格玛时已经给出答案

[mogita]

订阅了 codex pro 专门用来自动 review PR 。

[GeruzoniAnsasu]

直接引用： https://www.v2ex.com/t/1236043#reply36

review 应该是一个工程质量环节，不是完成代码实现的步骤。review 的目的是确保我跟 LLM 能双向理解彼此追求的细节，正如设计师会来盯你的前端到底有没有精确到那 1px 一样。

[383394544]

review 还是要的，只是不看 code 了。我每次开完 PR 都会让 claude 请 codex 审一遍。完成一个架构的时候让 agent 写技术文档给我看（我有另一个 repo 专门放项目文档，还建了文档站），确保我了解这次实现的原理。如果之后要改也是先让 agent 分析，然后我跟他讨论改进方案。

要把 agent 当员工，不是当许愿机。

[gibber]

@ClericPy 那要有很强的架构能力吧，能提前把所有问题都事无巨细的考虑周全写进文档

[Sezxy]

review, 避免 AI 降智或者跑偏。 另外 AI 写的代码有时候很啰嗦，只考虑实现需求，不会考虑性能问题

[wombat]

公司的项目，必然 review ；个人玩具、无所谓。公司的项目长期运营，定制化会很多，当前的模型有时候处理不了那么多的业务分支。

公司有个项目跑在 k8s ，关联很多系统和客户，业务分支很多。 有次需求写的很详细的 spec 文档，包括需求+Task+验收标准。 用 5.6Sol+Opus5+Grok4.5 ，反复审计 review ，都没发现一个严重的 bug （业务分支太多，某分支处理逻辑，AI 产生的是错的）。 现在的模型普遍存在的问题就是，上下文过长压缩后信息丢失，或者在上下文多重点情况下不知道哪些是重点。

[ReinXD]

ai 写，ai review

[wombat]

@wombat 我们另一个团队是 AI 写 AI review ，全靠 AI 。 看过他们的代码，写的越多，架构方面问题越多。 哈哈哈哈哈。但能跑，有些隐藏的 bug 。

[jesseZhang]

我是属于个人开发者，然后我是非科班出身的，所以我选择每次部署到生产都 code review 一下。
但主要就是混个眼熟，因为我觉得我也看不太懂细节。
不过在这个过程中，我对写代码理解的更深了，一些大概的写法，函数啊，封装啊，调用啊啥的，然后对 git 的使用理解也更深了，分支管理合并的时候，到底 git 工程是做了什么，红色的绿色的改动，每一次改修小不迭代的好处。
这是我尝试 code review 的原因，我感觉对一个非程序员来说，可以获得对代码有新的理解，从而更加建立写代码的自信。
当然产品上线了，还是要回归一下的，该测试还是测试 ui ，让 ai 给测试 case 。

[maocat]

@ClericPy 这点我是赞同的，理想的 spec, 就算哪天代码丢了，切换开发语言，架构，通过 spec 直接快速生成一套新系统，但是，没有这么完美的东西

[rrZ2C]

个人项目已经看不过来了
公司项目还是会认真 review ，因为只负责其中 2 个模块而且很多依赖纯内部

[raolight]

疑人不用，用人不疑

[default996]

ai 动不动就查询全部记录，修改删除其中 1 条记录它也要全部重新查出来。
功能实现，测试全都通过，翻看其中的代码才知道，到处都是拼接的 SQL ……

[iugo]

AI review + 人工 review.

AI 目前会有一些不符合架构要求的问题, 但这些细化的要求暂时没有被写入 AI review 的 prompt 中 (其实在更抽象的文档中, 但是 AI 能力不行, 不能将这部分抽象要求应用在项目内). 这时候只能人来发现.