随着人工智能技术的飞速进步，软件开发领域正经历一场深刻的变革。AI辅助编程工具的广泛应用极大提升了开发效率，但同时也引发了代码质量和审查流程的新问题。在传统的开发流程中，代码审查通常由与代码作者不同的开发者来完成，确保代码质量并发现潜在问题。然而，随着AI生成代码的兴起，关于“作者是否应当作为自己代码的评审者”这一问题值得深思。本文将深入探讨AI代码审查中的作者身份角色、现有流程的利弊，以及AI与人类在代码质量保证上的协同方式，旨在为软件开发团队提供新的思考视角和实践建议。 传统代码审查的价值不言而喻。
代码审查不仅可以发现代码中的潜在缺陷，减少后续维护成本，还能促进团队成员之间的知识共享，统一代码风格。通常，代码审查的核心原则之一便是由不同于作者的评审者进行复核，以确保代码以新鲜视角被审视。然而，在AI辅助编程工具不断被应用的背景下，自动生成的代码成为常态，也引发了代码审核流程的再考量。 许多AI工具能够快速生成大量代码，甚至自动提交拉取请求（Pull Requests，简称PR）。这些工具虽然提高了开发效率，却存在潜在的“作者即评审者”问题。由于AI实际是代码的自动作者，其如何能独立且客观地审查自己生成的代码，成为核心争议点。
传统观念认为，作者本身难以发现自己代码中的缺陷或不优之处，原因在于思维定势和认知偏差。 对于AI生成的代码，情况则稍有不同。人工智能模型，尤其是大规模语言模型（LLM），请求每一次都是无状态的推断，也就是说，它们审查自己代码时其实是以全新的请求身份进入，理论上具备“第三方视角”。这种无状态特性使得AI有能力从不同角度检测问题，而不会陷入人类常见的固有思维。 此外，AI代码审查本身具有复杂的工作流程，包括代码差异分析、漏洞检测、生成反馈评论、评价反馈重要性等步骤。不同的AI模型或工具即使共享底层技术，其操作方式和流程设计却各有差异，实质上构成两种不同“角色”的代码作者和评审者，比如同一个引擎驱动但功能和职责完全不同的两个“车”。
因此，作者和评审这个身份在AI协作环境下不再是单一意义上的“同一人”，而是具备本质区别的两种职能。 在人类开发团队内，作者与评审者虽然是不同个体，但他们都基于类似的技术能力和背景知识，且共处于同一组织环境。这种相似性使得作者和评审者在实际审查时可能遭遇认知上的盲点，导致审查效果不尽理想。AI则在某些场景下能弥补这一不足，其强大的bug识别能力远超单个人类审查者。Greptile的测试中，最新的Anthropic Sonnet模型能在复杂问题中识别出比最高水平工程师更多的漏洞，体现了AI在漏洞发现领域的突破。 然而，AI生成代码的质量也存在隐忧。
尽管AI工具帮助程序员加快开发速度，但整体代码质量出现一些下降。原因之一是工程师向AI传递需求时存在着信息丢失和指导不明确的问题。其次，程序员往往低估了对AI代码进行严格审查的必要性，往往不像面对自己手写代码时那样细致。AI生成代码时的快速产出速度与人类审查速度的不匹配，让代码复核中的细节得不到充分关注。 对于中等水平及以下的工程师，AI生成代码反而显著改善了整体程序质量，令不同水平的程序员趋于同一较高的质量标准。AI辅助使得各类程序员都能较快产出可用代码，这在宏观上提升了软件开发的包容性和生产力。
但这同样强调了严谨审查AI生成代码的必要性，防止潜在隐患流入生产环境。 人类在代码审查时往往难以发现某些特定类型的Bug，这些Bug也常是AI容易引入的。传统PR审查更侧重风格规范和架构设计，漏洞发现则表现欠佳。AI具备更为深度和广度的代码理解能力，在识别复杂、不易察觉的缺陷方面表现尤为突出。基于该优势，AI代码审查工具正逐渐被集成到企业的开发流水线中，协助人类工程师提升代码质量。 综上所述，作者是否适合担当自身代码的评审者，其答案比表面上更为复杂。
在AI与人类共同协作的新时代，不再单纯依赖“人是否与作者同一人”这一限制，而应依据职责划分、工具特性和流程设计来灵活安排审查环节。对于AI生成代码，利用其无状态、自主审查的特点探索有效复核机制至关重要。同时，人工审查依旧不可或缺，特别是在理解代码设计意图、系统整体架构及安全合规性领域。 未来的软件开发将越来越多地依赖AI辅助，这要求开发团队紧密结合AI与人类的优势特质，打造高效的代码审查生态。通过合理分工、流程优化与工具配置，最大限度提升代码质量，降低漏洞风险，实现软件交付的高效与安全。AI代码审查不仅仅是技术创新，更是软件工程思维模式的转变。
对于开发者而言，拥抱AI带来的挑战与机遇，将是迈向智能化编程时代的关键一步。
