@GKev1n: 别再沉迷让 Sub-agent 互相 Review 代码了——你以为是“左脚踩右脚上天”,其实是“左手掏右手钱包”。 太赞同 poteto 小姐姐今天的说法了!! 她直言对抗式代码审查(Adversarial Review)大多是在纯烧 …
摘要
作者赞同 poteto 的观点,批评让 Sub-agent 互相对抗式代码审查(Adversarial Review)纯属浪费 Token,指出其存在无意义 nitpicking、过度设计和算力错配三大死穴,并认为顶级团队正转向实测、形式化验证与真实红队来发现问题。
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缓存时间: 2026/11/03 14:35
别再沉迷让 Sub-agent 互相 Review 代码了——你以为是“左脚踩右脚上天”,其实是“左手掏右手钱包”。🔥🤖
太赞同 poteto 小姐姐今天的说法了!!
她直言对抗式代码审查(Adversarial Review)大多是在纯烧 Token,不仅大幅砍掉了 pstack 里的 interrogate 技能,还打算把省下的算力全砸向“实测 + 形式化验证”。
跑过自动化 Agent 工作流的人都懂,静态的 AI 代码互审有三个近乎无解的死穴:
▸ 没苦硬吃:Reviewer 为了证明自己“干活了”,没 Bug 也要硬挑一堆可有可无的代码风格问题(Nitpicking)。 ▸ 过度设计(YAGNI):为了应付 Reviewer 脑补出来的“极端假设”,主 Agent 会疯狂往代码里塞毫无必要的抽象层和防御逻辑,越改越臃肿,上下文越滚越脏。 ▸ 算力错配:用最贵的推理 Token 去“猜”代码会不会报错,却不用免费的编译器和 Linter 去直接跑一下。
一边是 xAI 工程师砍掉模型互撕、回归硬核验证;另一边是今天 OpenAI 和 Muse 狂提赏金、直接花钱买外部黑客打系统找 Bug。
顶级团队都在用行动投票:两个大模型在终端里吵一万句,不如测试框架红一次,更不如真实红队来一拳。
你的工作流里,AI 审查员到底是在帮你抓真漏洞,还是在帮你刷 API 账单?
lauren (@poteto): maybe a hot take but i now consider adversarial reviews mostly a waste of tokens. far better to use those tokens on empirical combined with formal verification. i have updated pstack to use the interrogate skill less, and eventually i think i may remove it altogether
i have
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