代码审查的新重点

代码审查正在变化。过去我会花很多时间看命名、格式和简单逻辑，现在这些问题更多能被工具提前拦住。真正需要人看的，是需求是否被正确理解、边界是否完整、失败路径是否可靠、改动是否破坏系统惯例。AI 可以参与审查，但责任不能外包。

我最近审查一段 AI 生成的代码，发现它逻辑正确、风格统一、测试覆盖，但有一个隐蔽的问题：它假设数据库连接总是可用的，没有处理连接失败的情况。这种”边界条件遗漏”是 AI 代码的常见问题——它学会了”正常路径”，但不擅长”异常路径”。

代码审查的另一个新重点是”意图验证”。AI 生成的代码可能语法正确，但不符合业务需求。比如需求是”用户可以修改自己的资料”，AI 可能实现成”用户可以修改任何人的资料”。这种逻辑偏差需要人来审查，不能靠工具检测。

2026 年 1 月 再看这个变化，我觉得代码审查的职责在扩大。以前是”找 bug”，现在是”验证意图、检查边界、确保一致性”。AI 可以帮你生成代码，但”这段代码该不该上线”的决定，必须由理解系统的人来做。