使用AI进行代码审查，尤其是在diff很大的情况下

# 你应该使用 AI 进行代码审查，尤其是在差异巨大的时候 原文链接：https://simianwords.bearblog.dev/you-should-use-ai-for-reviewing-code-especially-when-the-diff-is-huge/ ## Simian Words (https://simianwords.bearblog.dev/) 首页 (https://simianwords.bearblog.dev/) 博客 (https://simianwords.bearblog.dev/blog/) *2026年6月22日* 我经常听说 AI 导致了 10k 行代码的审查量，这成为了瓶颈。我认为你不应该浪费时间去逐行审查代码，而应该直接用 AI 来审查！ ### 作为评审者，你贡献了什么 你需要清楚自己作为评审者能带来什么价值。 *作为评审者，你贡献的是**分布外知识**——那些作者或 LLM 可能不知道的信息* 认为你能在逐行代码上胜过 LLM 是错误的想法。这不值得你花时间，因为 LLM 早已超越了这类问题。请记住，现在的 LLM 能够捕捉高严重性的漏洞——你的逐行审查在这里*毫无*意义。 ### 作为评审者，你能带来什么样的知识？ 你能带来的是作者和 LLM 都不知道的知识。 示例： 1. 你上周与架构师开会时讨论到的 `service_A` 即将被废弃？作者并不知道这一点。 2. 你的代码库中可能有一些通用的原则——比如不要向主对象添加字段，或者不要以特定方式添加指标。这些正是你能带入审查中的东西。 3. 一些只有你作为代码库专家才能识别的高层级设计问题。 我使用 AI 进行审查的方式是：将变更指向 AI，然后利用我的分布外知识，通过提问和提示来贡献价值。 ### 注意事项 这个工作流程适用于并非每一行代码都至关重要的情况。有些场景下每一行代码都至关重要，比如嵌入式系统中。