編譯 | 鄭麗媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

如果你最近在團(tuán)隊(duì)里感受到一種奇怪的現(xiàn)象——寫代碼的人越來(lái)越輕松，審代碼的人越來(lái)越痛苦——那你并不是一個(gè)人。

AI 寫代碼的速度飆升，GitHub Copilot、Gemini、Claude 等工具讓從業(yè)十幾年的老工程師都不得不承認(rèn)：“生產(chǎn)力確實(shí)變強(qiáng)了?！钡F(xiàn)實(shí)卻沒想象中那么爽：PR 數(shù)量暴增、改一個(gè) Bug 帶來(lái)三個(gè)新 Bug、“看著能跑”的代碼實(shí)際上很多冗余，以及最后那 30% 的工程細(xì)節(jié)變成團(tuán)隊(duì)里最耗時(shí)的部分。

而承擔(dān)這一切壓力的，往往是負(fù)責(zé) Code Review 的資深工程師。

近來(lái)，Google Chrome & Gemini 工程師 Addy Osmani 在一檔播客中拆解了這種現(xiàn)象，而他的觀點(diǎn)讓許多開發(fā)者產(chǎn)生強(qiáng)烈共鳴：“AI 是在提升產(chǎn)能，但也把代碼審查推成了新的瓶頸點(diǎn)?！?/p>

你看到的是能跑的 Demo，資深工程師看到的是“技術(shù)債定時(shí)炸彈”

Addy Osmani 表示，AI 在 UI、業(yè)務(wù)流程、樣板代碼等部分極其高效，一些初級(jí)開發(fā)者甚至能憑幾句提示詞就讓界面跑起來(lái)，看似功能完備——但這往往都是“假象”：

例如，不清晰的系統(tǒng)邊界、未處理的邊界條件、弱耦合被 AI 生成的強(qiáng)耦合替代，或者安全、鑒權(quán)、API Key、環(huán)境配置全都空著，運(yùn)維集成也欠缺考慮，更過情況下 AI 生成的邏輯還缺乏一致性，可維護(hù)性也很差。

正如 Addy Osmani 所說(shuō)：“你能得到一個(gè)看起來(lái) ‘能用’ 的系統(tǒng)，但內(nèi)部結(jié)構(gòu)根本經(jīng)不起推敲。”這些問題最終都會(huì)在 Code Review 階段暴露，于是資深工程師不得不花更長(zhǎng)的時(shí)間去拆解 AI 生成的邏輯。

這與最近開發(fā)者調(diào)查的趨勢(shì)相符：使用率上漲，但信任度在下降。

據(jù)了解，Google DORA 的最新報(bào)告顯示：

• 開發(fā)者對(duì) AI 編碼的好感度，從兩年前的70% 掉到 60%

• 30% 的開發(fā)者表示對(duì) AI 代碼“幾乎不信任”

換句話說(shuō)，大家都在用，但大家也都心虛。

AI 幫寫 70%，但剩下最難的 30% 砸在你頭上

基于這種現(xiàn)象，Addy Osmani 提出了一個(gè)概念：“70% 的問題”。

AI 能幫你快速生成 70% 的代碼——界面、流程、類結(jié)構(gòu)、基本邏輯。但剩下的 30%，包括業(yè)務(wù)邊界、異常處理、穩(wěn)定性要求、系統(tǒng)適配、長(zhǎng)期維護(hù)性、性能優(yōu)化、隱蔽 Bug 等種種問題，全部需要人來(lái)解決。

最可怕的是，當(dāng)你試圖修改 AI 寫出的代碼時(shí)，還很可能進(jìn)入一種“連鎖”模式：

你修一個(gè) Bug → 觸發(fā)另一個(gè) Bug → 你讓 AI 來(lái)修→ AI 修好了，但又帶來(lái)兩個(gè)新 Bug → 再修，又有 Bug——一整個(gè)循環(huán)往復(fù)。

Addy Osmani 把這稱為：“two steps back（向前一步，向后兩步）模式”。因此，他強(qiáng)調(diào)一定要有可回滾機(jī)制、要能檢查變量、狀態(tài)，最重要的是，開發(fā)者必須親自準(zhǔn)備好修改代碼庫(kù)，而不是把一切交給 AI，否則代碼庫(kù)將變成“無(wú)法維護(hù)的黑箱”。

批判性思維被侵蝕？開發(fā)者可能越來(lái)越不會(huì)寫代碼

除此之外，Addy Osmani 擔(dān)心的另一件事是：過度依賴 AI，會(huì)讓開發(fā)者失去理解代碼與犯錯(cuò)學(xué)習(xí)的能力。

為此，他建議開發(fā)團(tuán)隊(duì)可以嘗試：“AI Free Sprint Day —— 不用 AI 寫代碼的一天?！蹦康木褪亲尮こ處煴３纸忸}能力和系統(tǒng)思考能力，而不是把所有細(xì)節(jié)都概括為提示詞喂給 AI。

同時(shí)，他建議還可以建立一種“決策記錄文件”。具體來(lái)說(shuō)，就是由 AI 在每個(gè)任務(wù)完成后總結(jié)關(guān)鍵決策，然后記錄踩坑點(diǎn)、設(shè)計(jì)取舍，以此形成可溯源的知識(shí)文件。這個(gè)文件既幫助 AI 下次生成更好，也幫助人類重新學(xué)習(xí)自己的思路。

要突破“AI 的 70% 限制”，核心是：上下文工程

Addy Osmani 強(qiáng)調(diào)，有一個(gè)容易被忽視但極其關(guān)鍵的能力是：上下文工程。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是：你能把多少有用信息喂給 AI，它的代碼質(zhì)量就能提升多少。

當(dāng)然，上下文不僅包括對(duì)話歷史，還包括：系統(tǒng)提示、文檔、項(xiàng)目結(jié)構(gòu)與規(guī)范、接入外部系統(tǒng)的方式、配置文件、Markdown、示例代碼等等。

如今，很多 AI 工具已經(jīng)能自動(dòng)加載文檔、URL、代碼目錄，因此上下文工程比以前更容易做到。所以，“別停留在 Prompt & Pray（寫了就祈禱）模式，要盡量把所有相關(guān)信息都塞進(jìn)上下文窗口里?！?/p>

此外，他還強(qiáng)調(diào)測(cè)試的重要性：測(cè)試是 AI 編碼的“安全網(wǎng)”，也可作為訓(xùn)練 AI 的反饋信號(hào)。但同樣，人類必須能理解 AI 生成的測(cè)試：

“如果你的團(tuán)隊(duì)測(cè)試覆蓋率不好，你可能會(huì)說(shuō)：‘讓 AI 來(lái)寫測(cè)試吧?！@沒問題，但必須有人仔細(xì) Review。如果你覺得僅靠提示詞就解決所有問題——那我真的很擔(dān)心你?！?/p>

AI 真能讓生產(chǎn)力翻倍嗎？真實(shí)數(shù)據(jù)：沒有你想的那么夸張

盡管網(wǎng)上有人吹噓 AI 加持下“生產(chǎn)力能提升 5 倍、10 倍”，但 Addy Osmani 看過 Google 內(nèi)部調(diào)查、AI 生成代碼行數(shù)統(tǒng)計(jì)、自我感知效率等各種數(shù)據(jù)，他得出的結(jié)論是：AI 提升編碼效率遠(yuǎn)不到 2 倍。

而那些聲稱 AI 能提升 5、6 倍的人，通常滿足一個(gè)條件：正在做一個(gè)全新的項(xiàng)目，而不是維護(hù)已有的舊系統(tǒng)——這樣一來(lái)，沒有技術(shù)債、沒有歷史包袱，復(fù)雜度也低，AI 的提升效果自然好看。

那么把 AI 放在真實(shí)世界呢？

Addy Osmani 明確指出：“即使 AI 讓你能多完成 20% 工作量……但我們也開始看到一個(gè)副作用：代碼審查量爆炸?！笨申P(guān)鍵問題是，這類的代碼審查通常依賴資深工程師，而他們不僅數(shù)量有限、時(shí)間有限，其審查模式也尚未適應(yīng) AI 暴增的代碼量。

結(jié)果就是：初級(jí)工程師“寫得越來(lái)越快”、AI 生成代碼“量越來(lái)越大”、PR 隊(duì)列越來(lái)越長(zhǎng)，而資深工程師的審查壓力也在呈指數(shù)級(jí)上升。

“Code Review正在變成新的瓶頸，而我們還沒有找到應(yīng)對(duì)這場(chǎng)變化的最佳模式?！?br/>

但并非全是壞消息：AI 能成為最佳“學(xué)習(xí)伙伴”

觀察下來(lái)，Addy Osmani 表示，他最推薦 AI 的一點(diǎn)反而不是用來(lái)寫代碼，而是：

• 幫你理解老系統(tǒng)

• 形成完整、系統(tǒng)的“心智模型”

• 作為你專屬的學(xué)習(xí)與思考伙伴

“系統(tǒng)里總會(huì)存在你遺漏的部分，而 AI 能幫助你快速補(bǔ)齊思維節(jié)點(diǎn)。”

Addy Osmani 透露，目前一些 AI 工具公司正在研究“主動(dòng)式 AI 代碼建議”，也就是類似“預(yù)測(cè)你下一步要寫什么”，提前給出方案。但他也坦言，這類工具還需要幾年才能達(dá)到真正可日常使用的成熟度。

原文鏈接：https://thenewstack.io/is-ai-creating-a-new-code-review-bottleneck-for-senior-engineers/

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