现在代码生成速度大幅提升，传统人工 Code Review 难以跟上，逐渐成为研发效率的瓶颈了。Anthropic 刚发了篇博文介绍他们是如何做 Code Review的。

大概的思想：AI 负责全面检查代码，人负责判断架构和风险；让 Code Review 从人工逐行检查，转变为自动化、风险驱动的质量保障。

1. 代码自检｜AI：提交 PR 前自动运行测试、构建，检查实现是否符合需求，并修复发现的问题。
2. 自动 Code Review｜AI：结合代码上下文，重点检查逻辑 Bug、边界条件、安全、性能和潜在回归。
3. 多 Agent 交叉验证｜AI：多个 Agent 并行找问题，再交叉验证，只报告有证据的重要问题，减少误报。
4. Review 问题闭环｜AI + 人：AI 自动修复明确的问题；有争议的问题由人判断，并记录不修复的原因。
5. 限制 Review 轮次｜AI：最多三轮，后续只检查新增修改，避免 AI 反复提出相同问题。
6. 风险分级审批｜AI + 人：自动化检查辅助识别风险，低风险无需人工审批，中风险 1 人，高风险 2 人。
7. 架构与方向判断｜人：判断需求是否合理、设计是否正确，以及是否引入不必要的复杂度和长期技术债。
8. 上线验证与回滚｜AI + 人：自动化系统执行 CI、灰度和监控；人负责高风险发布决策和重大异常处理。
9. Review 效果评估｜AI + 人：AI 基于历史 Bug 评测审查能力；人关注误报率、审查成本、回滚率和线上事故率。