当 AI 会做 Code Review，我们还需要人工 review 吗？当 Code Review 的边际成本趋近于零

最近在跟团队讨论 code review 流程。

有人说："现在 AI 像 Claude、Cursor 都能直接 review 代码了，我们是不是可以取消每周的例会 review？"

他愣了一下。

这个问题乍一听很有道理。但当写代码的边际成本趋近于零，代码 review 的意义是什么？

让我先说一个基本判断：Code Review 的核心价值从"发现 bug"变成了"传递上下文和团队共识"。 这不是危言耸听，而是正在发生的事。

先问一个问题：我们为什么做 Code Review？

很多人会说：当然是找 bug、检查代码质量。

但这个答案只对了一半。

如果你的代码只是一个简单的工具函数，AI 确实能在几秒内告诉你有没有 bug。但如果你的代码是一个复杂的业务逻辑，涉及支付、风控、状态同步——你会发现 80% 的问题不是"有没有 bug"，而是"为什么这样写"和"业务逻辑对不对"。

Code Review 的真正价值，从来不是"找错"，而是"对齐认知"。

这句话什么意思？就是说，当 senior engineer 说"这段代码这样写会有并发问题"时，他不只是在告诉你一个 bug，更是在传递团队的工程标准和业务理解。

AI 可以告诉你"这段代码有问题"，但它不知道你们团队的业务规则，不知道你们的约定俗成。

AI 时代，Code Review 的成本发生了什么变化？

2023 年之前，一次认真的 code review 需要：

Senior engineer 花 30 分钟看代码
提 10-20 条 comment
开 PR meeting 讨论 15 分钟
修改再提交，再 review

这个时间成本是 Code Review 的门槛。

但现在呢？你把代码丢给 Claude，它在 10 秒内给出 20 条 comment，而且可能比人 review 更仔细。

当 Code Review 的边际成本从"30 分钟"变成"10 秒"，我们的效率瓶颈还在 review 吗？

坦白说，不在了。

你让 AI review 一个 PR，它 10 秒给你 50 条 comment，从"变量名不规范"到"这里可能有并发问题"都有。但问题来了：

这 50 条 comment，哪些是真正需要关注的？

AI 不懂你们的业务逻辑，它看到"没有处理空值"就提一条，但你们业务上这个字段永远不会有空值。

AI 不懂你们的架构约定，它看到"没有加锁"就说"并发问题"，但你们用了乐观锁 + 版本号，根本不需要悲观锁。

AI 的 review 是"全面但不精确"，而人的 review 是"局部但深入"。

业务场景：当 AI review 变得"廉价但噪音大"时发生了什么

想象一下这个场景。

你的团队用 AI 做 PR review。AI 给了一个 PR 50 条 comment：

8 条是真正的 bug 或潜在问题
42 条是风格问题、不符合 AI 的"最佳实践"、或者根本不适合你们业务的"建议"

这时候你要做什么？

你要从 50 条 comment 中筛选出那 8 条真正需要处理的。

这不叫"提高效率"，这叫"信息过载"。

如果你完全依赖 AI review，你会收到大量的"噪音"，真正重要的问题被淹没在无关紧要的建议中。

更糟糕的是，团队成员会慢慢养成"忽略 AI comment"的习惯——因为大部分 comment 都不需要处理。

当所有人都开始忽略 review comment 时，真正的问题就会被漏掉。

这就是 AI 时代 Code Review 的新挑战：不是"如何更高效地 review"，而是"如何让 AI review 变得更有用"。

反直觉的是：AI 越强，人工 review 越重要

这可能听起来反直觉。既然 AI 能帮我们 review 代码，那为什么我们还需要人工 review？

原因很简单：AI 只能检查"代码本身"，但 review 需要理解"代码为什么这么写"。

举个例子。你们团队的"订单取消"逻辑，涉及到 20 个条件：用户 tier、商品 type、促销活动、退款 channel、风控 rule...

AI 可以告诉你"这个函数没有处理空值"、"这个变量名不规范"、"这里缺少日志"。但 AI 无法回答：

"这个逻辑是否符合业务的用户分层策略？"
"这个 edge case 我们是否真的需要处理？"
"这段代码跟支付系统的 SLA 要求是否匹配？"

只有人，了解业务背景、产品规划、架构决策，才能判断这些问题。

而且，AI 的 review 往往是"规则驱动"的——它按照某种"最佳实践"来检查代码。但很多工程 trade-off 本质上不是"对错"问题，而是"上下文相关"的选择。

那 AI 到底在 Code Review 中扮演什么角色？

这可能是很多人真正关心的问题。

我的回答是：AI 是 Code Review 的"第一道过滤器"，而人是"最终决策者"。

以前：人直接 review，从头看到尾。

现在：AI 先 review，过滤掉 80% 的低级问题（变量名、格式、简单 bug），人只关注剩下的 20% 的"判断性问题"。

这种"分层 review"模式，让人的时间从"检查所有代码"变成"关注关键决策"。

但这前提是：你要教会 AI 什么该说，什么不该说。

很多团队犯的错误是直接用默认的 AI review，结果 AI 每次都提一堆无关紧要的 comment。久而久之，大家就开始忽略了。

你需要"调教" AI review：告诉它你们的业务规则、架构约定、工程标准。

一个更激进的视角：Code Review 可能被重新定义

说到这里，我突然想到一个有意思的问题。

如果 AI 能 100% 准确地发现所有 bug，那 Code Review 还存在吗？

答案是：存在，但它的形态会完全改变。

传统的 Code Review（逐行检查代码）会消失，取而代之的是：

"设计 Review" + "业务 Review" + "架构 Review"。

想象一下这个场景：

AI 在你写代码时，实时检查语法和简单 bug
你提交 PR 时，AI 自动检查业务逻辑的一致性
Review meeting 不再讨论"这段代码对不对"，而是讨论"这个设计是否符合产品定位"

Code Review 从"检查代码质量"变成了"对齐业务理解"。

谁能让 AI 更好地理解业务逻辑，谁就能掌握下一代 Code Review 的效率优势。

写在最后

回到开头的问题：当 AI 会做 Code Review，我们还需要人工 review 吗？

我的答案是：需要，但完全改变了。

以前 Code Review 的核心价值是"发现 bug"和"传递工程标准"。当 AI 把"发现 bug"的效率提升 100 倍，Code Review 的价值就变成了"传递业务上下文"和"对齐团队共识"。

对于团队来说，这意味着什么？

你不再需要花大量时间去"检查代码"，但你需要花更多时间"对齐认知"。

Framework 会变，tool 会变，但"让团队成员对业务逻辑有一致理解"这个 need，只要团队还存在，就不会消失。

问题是：你的 Code Review 流程是为"发现 bug"设计的，还是为"对齐认知"设计的？

如果是前者，那确实可以取消了。如果是后者，那可能需要重新设计。