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按时间整理的学习笔记。

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CodeReview

很多团队已经习惯在排障阶段使用 AI:贴日志、问原因、要命令、整理结论。但更有价值的位置,其实是在变更进入主干之前。代码还没有合并,配置还没有发布,脚本还没有跑到生产环境里,这时 AI 能做的不是替我们拍板,而是把容易被忽略的风险提前摊开。

Android 与 Linux 工程尤其适合这种做法。前者经常受生命周期、权限、线程和设备差异影响;后者则容易被文件权限、环境变量、系统服务、路径和资源限制绊住。人工 review 很容易盯住业务逻辑,漏掉这些“边缘但常见”的运行条件。

一、AI 适合做什么样的代码评审

AI 做代码评审,不应该只当成“自动找 bug”的工具。更合理的定位是辅助阅读、整理上下文、发现遗漏,并把评审者的注意力集中到高风险位置。

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