[AI 分享] AI Coding 時代的程式碼審查：從逐行檢查轉向分級把關

 [AI 分享] AI Coding 時代的程式碼審查：從逐行檢查轉向分級把關

摘要 : AI 提效不靠逐行審查，而是把關需求品質、完善自動化流程，並針對核心高風險模組進行人工審查。

內容:

AI Coding 這麼強，到底還需不需要人工做程式碼 Review？以我們十幾個專案組的實際情況來說，全端工程師使用 AI Coding，一個小時的程式碼產出量，就可能抵得上過去幾天的工作量。面對這麼大量的程式碼，還要不要逐行審查？我們實戰後的結論是：擺正 AI Coding 的使用方式，放棄全量審查的無用功，改做分級 Review。

可以把 AI 想像成團隊裡不同資歷的工程師。當一位工程師剛到職、第一次提交程式碼時，技術負責人通常會確認：程式碼是否符合專案規範、業務理解與邏輯是否正確、邊界條件是否完整，以及空值判斷、異常處理、SQL 效能、資料表索引、交易、權限、鎖與服務可用性等是否存在問題。

如果這位工程師多次表現良好，團隊就會逐步建立信任，後續審查也會轉為抓大放小，依模組風險決定投入程度。一般後台 CRUD 功能，功能跑通就放行；但支付、訂閱等核心資金流程，仍必須重點審查交易、鎖與高可用性等風險。

那麼，你手上的 AI 相當於哪個級別的工程師？在我們的實務中，AI 被視為中級以上的開發者。因此，我們更重視前期對業務理解與架構設計的評審，相對淡化後期逐行程式碼 Review。

這套 AI Coding 流程，首先必須嚴格把關上游需求品質。產品經理要產出對 AI 友善的 PRD，並透過需求壓測 Skill 檢查需求完整性。接著，全端工程師使用 Super Power 等工具，嚴格執行需求澄清與 Spec 規範，將業務邏輯、架構設計、需求邊界和業務約束，完整沉澱到 Spec 檔案中。

在開發環境裡，我們使用統一的 AI 腳手架，提前透過 agents.md 定義專案目錄與架構，規定各資料夾的職責，例如 util、DAO 應放哪些內容，再透過 rules 檔案固定程式碼規範與安全規範。有了這些前置準備，AI 產出的程式碼通常比較規範，幾乎不會出現低階語法錯誤；它容易踩坑的地方，反而多半是需求邊界描述不清。

後置流程則搭配三類工具：模型交叉 Code Review Skill、效能評審 Skill，以及能自動完成測試案例設計、測試腳本生成、執行與迴歸測試的 QA Agent。最後再結合開發者自測兜底，讓整體流程兼顧速度與穩定性。

這套流程的核心始終是需求。如果需求沒有講清楚，後面再怎麼 Review 也很難補救。因此，我們把更多時間投入需求品質把控與需求澄清，而不是把所有精力放在程式碼產出後的人工檢查。

至於什麼時候需要人工 Review，我們採取分級處理：非核心模組完成整套流程與功能自測後，直接交付；核心、高風險流程，才進行針對性的重點審查。這種做法特別適合敏捷開發、小步快跑的團隊。

也提醒團隊負責人：想透過 AI 取得數倍的效率提升，就要接受分級容錯。非核心場景允許小瑕疵，核心場景則必須零容忍。

AI Coding 下的人工 Review，不再是所有程式碼都必須經過的固定關卡，而是從逐行逐句通讀，轉變為在關鍵節點做判斷與把關。AI 負責產出吞吐，人負責核心品質與流程調整。

關注明隊，後續將繼續分享企業產品與研發提效的實踐和方法。有想法也歡迎在評論區交流。