Claude Code九成代码由AI写,六层审查怎么兜底?

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九成代码Al写,谁来审?ClaudeCode亮出6道关卡!

Claude Code九成代码由AI写,六层审查怎么兜底?(配图 1)

新智元报道  

Claude Code九成代码由AI写,六层审查怎么兜底?(配图 2)


Claude Code 大约 90% 的代码,如今是 Claude 自己写的。


写代码的活儿交给了 AI,改动量随之猛涨。6月到9月,合进代码库的 PR 数量翻了一倍多。


放大到 Anthropic 整体来看,主代码库每天合并的改动在5月约为2500次,到9月已超过3万次。


代码堆成这样,人还看得过来吗?要是审查也一并交给 AI,它出了错又由谁来发现?


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10月15日,Claude Code 团队把内部的代码审查流程公开了出来。按披露的说法,PR 数量翻倍的同时,需要回滚的 PR 占比反倒降了超过40%。


靠的是六层检查,再加一套发现快、回滚也快的兜底机制。


Claude Code团队给出的判断是,代码量到了这个地步,再指望逐行靠人看,已经走不通了。



审查并没有被砍掉。他们的做法是把读代码这件事大部分转给机器,让人从逐行过代码里退出来。


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具体流程是:AI 写的代码在上线前先过测试,再接受 AI 审查和安全审查,最后依据风险高低判断要不要由人来点头。


在 Claude Code 团队看来,问「这段代码有没有人读过」本身就问偏了。该问的是另一件事:



这次改动可能出哪些错?真出错时,该由哪一道关卡把它拦下来?




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人还没上手审,AI 会先把验证结果摆出来。


一次改动得过六道检查关,末尾还设了一张安全网。


头一关设在创建合并请求(PR)之前。Claude 得把测试跑完、构建做完;改动牵涉界面时,还要截图跟设计稿比对。



然后另起一个子智能体,给它全新的上下文去审代码差异。它没参与写代码,任务就是专门挑毛病。官方把要求说得很死:Claude 必须把执行过的命令和输出摆出来,只回一句「测试全部通过」不作数。




普通开发者照样能学这一招:给 AI 派任务时,顺手把验收标准一并讲明白。


第二关才轮到 PR 上的 AI 审查。几个智能体同时找 bug,再由另一组投票核验,票数够了问题才会贴到 PR 上。至于只谈代码风格、诊断提示或代码清理的意见,会被直接过滤,发不到 PR 里。




这套审查 3月刚上线那会儿,拿到实质性审查意见的内部 PR 占比从 16% 升到了 54%。


第三关是安全审查。


团队内部有一套硬规矩:代码审查或安全审查提出的发现,只要还没关闭,PR 就进不了主干——要么把它修掉,要么把理由写清楚再关掉。


第四关是持续集成(CI)检查,覆盖代码规范、类型检查、各平台测试以及构建打包。哪怕改的只是一个普通命令行工具(CLI),在交到人手里审之前,也可能得先跑完几十项检查。



反复冒头的问题,会被沉淀成下一轮的检查依据。CLAUDE.md 用来记录项目约定,REVIEW.md 则告诉审查器该重点看什么、哪些地方可以跳过——这一回发现的问题,就成了下一回审查的经验。同一条意见被提到第三遍,就该把它写进规则里。




第五关是人工审批。这一关最关键,下一节会详细讲。


第六关是合并与发布。改动闯过前面几关之后,还得进合并队列排队。



轮到它时,系统会把它挪到主分支的最新版本上,所有检查重新再跑一遍。这一步要防的,就是「单看各自都没问题,合到一起却出了问题」。



而且合并完成之后,新功能也不会立刻推送给全部用户。


新功能先藏在功能开关后面,只对 Anthropic 内部员工开放。这批人天天高强度地用,撞上问题的速度往往比外部用户还早。


功能开关相当于一个总闸,既不用改代码,也不用重新发版,开关一拨就能决定功能是开还是关。


最后还有一层兜底。一旦出问题,第一件事就是把总闸拉下。



团队按周轮班值守,每次事故复盘都绕不开一个问题:这件事本该在哪一关被拦住?


审查并没有消失,只是变成了贯穿开发、合并、发布各个环节的一道道检查。



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零人审批的边界在哪里


前四关全部通过之后,第五关按风险分级来定这次改动需要几个人批准。


文档、文案、仅内部可见的功能,以及藏在开关后面的新增改动,都算低风险,只要自动审查和安全检查过了,就可以不走人工审批。


普通的产品改动,以及缓存、自动更新器、系统提示词这类敏感区域,则需要一个人。


风险最高的代码,以及少数被指定的路径,得两个人一起看。


低风险改动看起来已经不用人管了?


其实没这么简单。改动落在哪个风险档,由改动自身决定:先由第一个分类器读代码、判定风险,第二个分类器再判断要不要额外走人工审批。



代码所有者标出的敏感路径,加上全部CI工作流文件,都必须有人审。


轻量审批通道同样设了门槛:只向仓库「可信作者」名单里的人开放,名单之外的人想走这条路,得再找一个人点头。


指挥AI写代码的那个人,自己就占一个审查者名额,也得像亲手敲下这些代码一样,对这次改动负责。


零人审批,不等于没人负责。


功能要不要做、架构合不合理,这些由人来定;现有检查能不能盖住这次的风险,同样要人来判断。


也正因如此,Claude Code团队立了一条规矩:你合进去的代码,日后出了问题,修的人通常也是你。


点批准之前,审查者要把话说清楚:这些检查验过了什么,哪些风险还悬着没覆盖。说不清,就先别点通过,把该补的审查补上。




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AI审查同样有翻车的时候。


自动化审查有时也会把自己拖进死循环。有个CLI项目的PR,一夜之间来回跑了五十多轮审查和修复,最后还是作者手动叫停。



一个小毛病,人一秒钟就能略过,AI却不会,它会认认真真去改,改完再提交,于是又触发一轮审查。


团队拿git blame回查,发现审查器反复标出的问题里,约59%是首轮审查之前就已经存在的老代码。新bug它很少抓到,每轮不过是多翻出几个旧的。


之后他们定下四条规矩:


满三轮仍未通过,就提醒作者先退一步、重新想方案;前几轮过后,只审新增的改动;同类问题一次说清;提过的毛病不再重复提。


效果很快就出来了。


内部PR里,经过一轮审查和修复就通过的占比从65%升到78%;要跑五轮及以上的,从8.9%降到1.5%;平均审查次数从2.08降到1.32。复审规则调整后,一轮审查和修复后的通过率同样是从65%升至78%,平均审查次数同样从2.08降至1.32。


Claude Code九成代码由AI写,六层审查怎么兜底?(配图 8)


审查这件事,一半功夫在挑毛病,一半功夫在知道什么时候收手。


多层审查就能高枕无忧?并非如此。


Anthropic自己就拿出过一个反面例子。3月26日,Claude Code上线了一项优化:会话闲置时间超过一小时,就清理一次旧的推理记录。



可一个bug让它在恢复对话后的每一轮都执行清理。Claude因此变得健忘、开始重复,调用工具也出现异常。这一问题直到4月10日才被修复。


Claude Code九成代码由AI写,六层审查怎么兜底?(配图 9)

原本闲置后只该清理一次旧推理,实际却每轮都在持续清理;红框标出的就是被误删的内容。


官方在4月23日的复盘里承认:


这项改动穿过了多轮人工和自动审查,单元测试、端到端测试、内部试用都没能拦住,仅确认根因就花了一周多。


复盘中出现了转折。


团队用Code Review重新审查了出事的PR,在给足相关仓库上下文的情况下,Opus 4.7找到了这个bug,Opus 4.6则没有找到。


这次回测表明,模型能力和上下文完整性都会影响检出结果。他们随后让审查机制能够引入更多仓库。


如今,每一次事故都成了一道考题。


团队将PR汇总到一起,请熟悉代码的工程师逐一确认其中的bug,再把这些bug做成一套考题。


审查器每天拿这套题来跑分。一旦调整了提示词、工具或者模型,同样要用它来验证:如果分数没涨,这次改动就不采纳。


不过团队并没有把话说死。


改动上线之后,还得靠开发者和值班人员盯着数据看板,才能发现哪里不对劲。


按照回滚率等指标自动收紧审批的「熔断」机制目前还没建起来。工程师们的想法是先把这个保险补上,再让更多改动走零人审批。


审查总归会有漏掉的时候,发现问题和补救措施也得跟上。


Claude Code团队的一位成员是这么解释的:放慢速度确实能少出错,但主要是因为你干的活也变少了。所以他们宁愿把精力放在更快找到问题、更快修好上面。



Claude Code九成代码由AI写,六层审查怎么兜底?(配图 10)
一个人用AI写代码
要验收什么


AI审查只负责提意见,最后拍板的还是你。


所以别一开始就想着「不用看」。先让 AI 每次交付时把三个问题答清楚。


头一个是,验证方式是什么?


具体跑了哪些检查、结果如何、还有哪些情况没覆盖到。


Claude Code 的创造者 Boris Cherny 讲过,给 Claude 一个能验证自己的办法,或许是最要紧的事。他估计,这么做能让最终结果的质量达到原来的 2 至 3 倍。


Claude Code九成代码由AI写,六层审查怎么兜底?(配图 11)

Boris Cherny 的建议是让 Claude 自己去验证工作,形成反馈循环;按他的估计,最终结果质量可以提升到 2—3 倍。


第二个问题,会影响哪里?


这次改动牵扯到哪些用户、哪些数据、哪些权限。


比如让 AI 给汇报工具加个共享功能,那就得问明白:链接谁点开能进,进去以后又能看到什么。


第三,出了错怎么撤回来?新功能能不能一键关掉,能不能退回上一版。


动手之前先提交存档,每次改动尽量做小。先保证能撤回,再谈少审。


这三个问题之外,还有三个习惯值得养成。


先换个“脑子”来做复审。写代码的那个会话,最容易对自己留下的bug睁一只眼闭一只眼。



可以另开一个会话,也可以让子智能体带着全新的上下文来复查;本地的 /code-review 和 /security-review 命令直接就能跑。


再给改动分个档。改文案、调样式这类,检查过了、实际效果也确认了,再合并;碰上登录、付款、删数据,关键逻辑就得人工细看,还得补上针对性的测试。



一开始宁可严一点,等验证和回滚流程都跑顺了,再慢慢减少对低风险改动的人工审查。


第三招:三轮还不过,就换思路。AI改了三轮仍原地打转,别急着催第四轮,先想想方案本身是不是就错了。



最关键的一条:AI说“通过”,不等于验收已经完成。代码是你让它写的,上线后出了什么结果,责任还是你的。



Claude Code团队想做到的,是多数PR最多一个人介入,同时把回滚率和事故率守住。


人的注意力,应该更多花在判断风险、确认检查够不够,以及出问题后怎么补救上。


代码不必逐行看,但每次上线都得有人担责。


参考资料:

https://claude.dev/blog/solving-code-review-at-anthropic/?utm_source=chatgpt.com
https://www.anthropic.com/research/april-23-postmortem?utm_source=chatgpt.com
https://x.com/bcherny/status/2007179861115511237
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