@KakaluoteW45042：注意力瓶颈确凿无疑，但结论不应是非此即彼的选择（阅读一切……

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摘要

讨论代码审查中注意力瓶颈的问题，建议对高风险变更进行优先审查，而非均匀审查所有内容，以更有效地处理AI生成的代码。

注意力确实是瓶颈，毫无疑问，但结论不应是非此即彼的选择（阅读所有内容 vs. 跳过），而是应该对变更进行风险评估：将纯机械性、低风险的差异交给自动检查来阻止，只在架构、并发性或数据迁移等真正需要的事项上投入全部注意力。真正的危险不是未能捕获所有问题，而是将注意力均匀分散到每个PR上，最终无法真正理解高风险的部分。
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缓存时间: 2026/09/17 04:23

毫无疑问，瓶颈在于注意力资源，但结论不应该是非此即彼的选择（全部精读还是全部跳过），而应该对变更进行价值评估：将纯粹机械性、低风险的差异交给自动检查来拦截，只为真正值得投入的事物（如架构设计、并发处理或数据迁移）支付全额注意力成本。真正的危险并非未能捕获所有问题——而是将注意力平均分配给每个PR，最终却未能真正理解那些高风险项。

LotusDecoder (@LotusDecoder): “于是新的瓶颈出现了：我根本看不过来。不是代码写不完，而是Agent生产出来的代码、PR、分析、issue、实验、Review结果越来越多，我没有足够注意力逐个理解。这也解释了为什么‘不亲自Review代码’最终几乎是必然的。如果机器一天可以产生几十个值得合并的修改，而人仍然坚持逐行读完，那么Agent的生产能

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