「当 AI 写下 90% 代码，代码审查如何重构」

Claude Code 在实践中的使用情况

How Claude Code is used in practice

Anthropic 基于 2025 年 10 月至 2026 年 4 月约 40 万个 Claude Code 会话的隐私保护分析，提出一个研究交互式智能体编程的框架，考察任务构成、人机协作方式与成功率。文中指出典型会话里人主要决定做什么、Claude 主要决定怎么做；用户的领域专业度越高，Claude 每次指令完成的工作越多；观察期内用于调试的会话占比下降近一半。

Claude Code 团队的 Addy Osmani 写了一篇文章，介绍他们在约 90% 代码由 Claude 写的情…

一条微博帖子，介绍 Claude Code 团队成员 Addy Osmani 关于在约 90% 代码由 Claude 生成的情况下如何做代码审查的文章。内容描述六层检查流程：提交前让 Claude 跑测试、比对设计稿并由另一个 AI 复核；提交后依次经过 AI 自动审查（区分重要问题与小毛病、新引入与既有问题）、安全审查、自动化测试、按风险决定是否需真人批准（AI 批准不作数）以及分阶段发布。帖子还提到 AI 审查与 AI 作者互相循环时设三轮上限，以及用 Claude 现场生成代码讲解文档的做法。适合正在用 Claude Code 或其他 AI 编码工具做开发、关心大规模 AI 生成代码如何审查与合并的人阅读。

AI 代码审查

AI Code Review

DeepLearning.AI 平台上与 Qodo 合作的一门实操课程，讲师为 Nnenna Ndukwe，时长约 1 小时 4 分钟，含 8 个视频课程、3 个代码示例和 1 个评分作业，标注为中级。课程内容涉及在提交拉取请求前就运行审查、为审查者提供更丰富的任务与仓库上下文、按风险筛选审查发现的问题，以及构建自己的 AI 代码审查智能体（包括从上下文中定位相关代码的上下文引擎和多个专门审查者的组合）。适合已具备一定基础、希望实践 AI 辅助代码审查的开发者学习。

Claude Code 团队如何进行代码评审

How the Claude Code team does code review

这是 claude.dev 博客的一篇工程文章（2026 年 10 月 15 日发布，阅读约 14 分钟），作者为 Addy Osmani、Morgan Westlee Lunt 和 Qing Wang。文章讨论在智能体大量产出代码的情况下如何评审，介绍 Claude Code 团队在实现高覆盖和深度评审后，转而优化“不增加回滚或事故前提下所需的最少人工评审时间”，并列出重新思考评审目的、人的时间与注意力是稀缺资源、分层评审、“你提交你负责”以及团队如何采纳该流程等章节。

如何构建 AI 代码审查智能体——Daksh Gupta，Greptile

How to Build an AI Code Review Agent - Daksh Gupta, Greptile

这是 Greptile 联合创始人 Daksh Gupta 的演讲，介绍该公司对想要自建代码审查智能体的公司的建议。他从沙箱加 webhook 的简单方案讲起，说明该方案会漏掉缺陷、每个 PR 花费 3 至 25 美元并产生大量细枝末节的挑刺，随后逐项介绍改进方法：更聚焦的提示词、历史事故 PR 数据集、模型反转（用 GPT 审查 Claude 写的代码反之亦然，可多发现约 10% 的缺陷）、代码库上下文与持续更新的 wiki、在沙箱中借助 computer use 自主测试，以及把多数子任务交给更便宜的模型。视频带有章节时间戳。

Tw93 是个有 12 年经验的程序员，最近他花了一个下午，把自己用 AI 写代码的习惯整理成了 20 条规则

一条微博帖子，梳理有 12 年经验的程序员 Tw93 整理的 20 条用 AI 写代码的习惯。内容按环节分组：布置任务时只说明目标与背景、不指定实现方式、不随意加功能；配合规则上区分“看一下”和“改一下”、提交与删除需人工确认、关键规则用脚本卡住；写代码前先让 AI 说明改动范围和影响、建验证脚本、多 AI 并行时各管各自目录；调试时先定位原因、连修三次无效就清上下文重来；审查时写与查分开、最多三轮；发布时写清提交说明、加灰度；复盘时把 bug 和反馈转成测试用例。帖子末尾还提到评论区一位 15 年经验工程师从替 AI 操心到直接提要求的转变。适合正在用 AI 编码工具做开发、想建立个人工作规范的程序员阅读。