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这场讨论围绕一篇宣称“AI 代码审查泡沫”的文章及相关产品试用展开，评论者在交流多种 AI 审查工具（如 Greptile——一家 AI 代码审查产品；Copilot——GitHub 的 AI 编程助手；Claude——Anthropic 的模型；CodeRabbit/Unblocked/Cursor 等第三方工具）的实际体验与局限。核心争论集中在两点：一是模型确实能抓到某些人类容易漏掉的低层次或跨文件缺陷，但二是模型常产出大量噪声或误导性建议，且缺乏完整仓库/域上下文（加载完整仓库又面临 token 成本问题）。评论还触及行业层面的问题：独立厂商能否在大平台内置功能面前长期生存、以及过度自动化是否会侵蚀代码审查的知识传播与设计讨论价值。很多人建议将 LLM 作为补助而非替代，并通过提示、流水线与现有 linter/CI 集成来降低噪声。
很多评论指出 AI 能发现真实缺陷，但同时会产出大量冗长或高度推测性的建议，导致人类花时间“过滤噪声”。一位评论者回顾称模型大约在 80% 的案例能找出关键 bug，但常伴随约二十条推测性问题，把真正重要的功能性缺陷埋在噪声里。实测例子（用户对 Greptile 的反馈）包括建议不恰当的异常静默、错误地指出不存在的语言版本、以及含糊的设计类建议，甚至错误地给出高置信度评分，反而误导人工判断。也有多人提到少数工具（Bugbot、CodeRabbit、Unblocked、Cursor 等）噪声更少或可以通过配置明显改善，但总体上信噪比仍被视为核心问题。
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不少人认为 AI 最有价值的地方是补充、而不是完全替代人类审查：它擅长找低层次正确性错误、越界/离-by-one、跨函数重复调用或隐式竞态等机械性问题。具体例子包括模型识别到跨调用的重复过滤/重复 set 调用、某些模型发现了未被 go test -race 捕捉到的竞态条件，以及工具能提示缺失的 DB 索引或迁移场景，这些通常超出传统 linter 的检测能力。但评论也反复强调 AI 会误判可变状态或领域不变量（比如某些调用实际上是有意的、或方法在特定语言中不存在），因此人类仍然必须判断业务语义和架构层面的正确性。总体共识是：AI 可以减少对枯燥细节的关注，让人类把注意力放到高阶设计与领域理解上。
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评论里广泛讨论到模型本身和工程实现的局限：要做真正有上下文的审查需加载完整仓库或 AST，但那会带来巨大的 token 成本与单次评估经济学问题。有人指出当下 SOTA 在把 diff 当作“起点”进行深入审查方面表现有限，且模型输出存在非确定性——同一分支多次运行会给出不同的结果，给审查流程带来噪声。另有报告提到模型会混淆语言（例如在 C# 与 C++ 之间建议不可用的 API）、生成不存在的方法或提出无法落地的修复建议，说明在语义理解和工程细节上仍有盲区。
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很多评论对以第三方独立工具为基础的商业模式表示怀疑，理由是大厂或源代码托管平台（如 GitHub/GitLab）有能力把相同能力免费或内置到平台中，快速蚕食细分厂商的市场。有人强调依赖外部模型的公司缺少长期护城河；可行的出路要么成为平台，要么被平台并购；短期内通过界面、集成和微调能获客，但长期易被复制。同时也有实践者指出把审查直接内嵌到 IDE/现有订阅（例如直接用 Codex/Claude）能显著降低边际成本，让单一目的的 SaaS 更难竞争。
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评论里提出了多种工程与产品层面的对策：用明确的提示词让模型输出“按严重度排序的前 N 项并给出置信度”，把‘nit’与‘bug’分开，或通过指令文件/配置让工具忽略团队内的刻意做法。实践案例包括在编辑器直接应用小改动而非发出 nit 评论、把 AI 的输出作为候选列表由人类有选择地“上提”，以及自建流水线（例如用 LangGraph + Celery）来精确检索与注入上下文。另有建议将风格与命名类问题交给自动化 linter/formatter 强制执行，只把语义或安全问题交给 LLM 来减少审查往返。
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多条评论警告：代码审查不仅是找 bug，更是团队知识传播、师徒制与设计讨论的场所，过度依赖 AI 审查可能削弱工程师对系统的整体理解。有人担心当团队把检查职责过早让给代理式工具（agentic tooling）时，会导致一堆“能通过测试但设计糟糕”的代码积累，下一任维护者承担沉重代价。对应的建议包括：把 AI 当作点子生成器和辅助检查，而非完全替代；推动在创作流程中强制化的“知识面谈/获取”步骤，确保审查仍保留学习与审议的成分。
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信噪比（signal-to-noise ratio）: 在代码审查上下文中指有用建议（signal）与无关或误导性建议（noise）的比例，高信噪比意味着更少的冗余评论和更高效率。
LLM（Large Language Model）: 大型语言模型，用于生成自然语言或基于代码的建议；在代码审查中负责分析 diff、生成评论，但存在非确定性与上下文限制。
linter: 静态代码风格与语法检查工具，用于自动化发现风格和某些类型错误，通常用于把样式类 nit 自动化，减少人工争论。
静态分析（static analysis / SA）: 在不运行程序的情况下检查代码的工具集（如 CodeQL、SonarQube），侧重确定性规则，与 LLM 基于模式/语义推断的方法互补。
PR（Pull Request / Merge Request）: 代码变更请求的工作单位：审查讨论、CI 校验和最终合并的入口，是 AI 审查常被触发的场景。
diff: 代码差异（diff），即某次提交或 PR 的变更内容；是否以及如何把完整仓库上下文注入模型来审查 diff 是核心技术挑战。
agent / agentic（代理式流水线）: 指能自动执行“计划→写码→审查→修复”循环的自治代理体系，强调自动化闭环与最小人类干预。
AST（Abstract Syntax Tree）: 抽象语法树，表示源代码语法结构的数据结构，完整 AST 能帮助做更精确的跨文件或跨调用语义检查。
token（令牌 / 计费单位）: 用于 LLM 计费和上下文窗口计算的基本单位；加载整个仓库上下文会消耗大量 token，从而影响成本与可行性。
HITL（human-in-the-loop）: 人类在环，指尽管使用自动化或 AI，但保留必要的人类审核与决策以处理不可预测或伦理等复杂情形。