@github：AI 编码代理可以快速生成功能，但可能将其打包成一个巨大的、难以审查的拉取请求。下次，…

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摘要

GitHub 建议，AI 编码代理可以快速生成功能，但常常创建大型、难以审查的 PR，并建议将工作拆分为专注的、有序的 PR。

AI 编码代理能快速生成功能，却可能将其打包成一个难以审查的巨型 PR。😬 下次，尝试将工作拆分为一组专注的、有序的 PR。🧵
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缓存时间: 2026/08/14 17:41

AI编码智能体能快速生成功能，但可能将它们打包成一个庞大且难以审查的拉取请求。

下次可以尝试将工作拆分为一系列专注且有序的堆叠式拉取请求。

每个堆叠层处理一个特定关注点（如数据、API、应用逻辑或用户界面），并基于底层构建。

这意味着更小的差异、更清晰的上下文以及更有针对性的代码审查。

编码智能体可协助构建和管理堆栈，而CI系统则基于堆栈基准对每一层进行评估。

开发者可使用gh stack命令行工具创建、提交、变基和同步整个堆栈。

对于审查者而言，工作流程十分简洁：

  • 从上至下阅读以理解最终目标
  • 自下而上审查以按序验证每个依赖项

无需面对1700+行的巨型代码审查，而是获得一系列聚焦的检查节点。

了解如何将大型AI生成的拉取请求转化为清晰可审查的堆栈，并在收到反馈时保持各层同步。

@GoogleAI的Gemini 3.7 Flash现已全面可用，正在GitHub Copilot中逐步推送。

早期测试显示：

  • Web与应用开发及智能体编码工作流方面的改进
  • 代码质量、最终输出展示、代码库研究及复杂编码任务验证能力的提升

可在GitHub Copilot应用、命令行工具及@code中尝试使用。 https://github.blog/changelog/2026-08-13-gemini-3-7-flash-is-now-available-in-github-copilot/…

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