Claude Code 团队分享：90% 代码由 AI 写，如何做好审查

--- 文稿 --- Claude Code 团队的九成代码都是 AI 写的，他们是怎么审查代码的？ 如果 AI 替你写作业，一天写一千份，老师批得过来吗？写代码的公司，现在就碰上了这件事。 Claude Code 是 Anthropic 做的编程助手。它自己的代码，大约九成是 Claude 写的。Anthropic 全公司的代码库，九月份一天要合并三万多次修改（五月份还是每天 2500 次左右）。靠人一行一行看，根本看不过来。 可 Claude Code 团队说，从六月到九月，他们合并的修改翻了一倍多，需要撤回的比例反而降了四成多。看的人少了，错反而少了。这是怎么做到的？ 【什么是代码审查】 先说程序员平时怎么防出错。改完代码，不能直接放进产品，要先交一份修改申请，英文叫 PR（Pull Request）。同事一行一行看，挑毛病，点了头才能合并。这叫代码审查。 就像作文交上去，老师批过，才能贴上墙。 合并以后才发现出了问题，就得把修改撤回来。撤回得越多，说明漏掉的错越多。 【一摞带洞的奶酪】 Claude Code 团队觉得，“有没有人读过代码”，这个问题问得太粗。更该问的是：这一次修改可能出什么错？哪一道检查最适合拦住它？ 可以把每一道检查想成一片带洞的奶酪。每一片都能挡住一些错，也都有洞，会漏掉一些。好几片叠起来，洞很难对齐，错误就很难一路穿过去。最底下再铺一张网，真漏下去了，也能很快捞回来。 这一摞奶酪里，大部分片是机器。人的时间最珍贵，它花在两头：一头是审代码，一头是出了事去救火。只省前一头，救火的时间涨上去，等于没省。所以他们盯着两个数：人花了多少时间，撤回和事故有没有变多。 【跟着一次修改走一遍】 从作者的电脑到用户手里，一次修改走的是一条流水线。前面那几片奶酪，就排在这条线上。 上流水线之前：自己先验。 代码还在自己电脑上，没有提交。Claude 写完代码，要自己跑测试、编译、做代码规范检查，把结果摆出来。光说一句“做好了”，不算数。然后再派一个新的 Claude，它没看过刚才的过程，单独审一遍，就像写完作文请一个没看过的同学挑错。 一提交，就上了流水线。 这条自动化的流水线英文叫 CI（持续集成）。从这以后，每提交一次新改动，机器都会自动从头查一遍，不用谁去点。线上依次是： - 自动检查： 代码规范、类型、在各个系统上跑测试，再编译、打包。红了一项，就不能合并。 - AI 审查： 好几个 AI 同时找问题，再由另一组 AI 投票，票数够了才算真问题，按严重程度排好贴出来。每一条意见都得回应：要么改掉，要么写清理由关掉。它刚在内部上线时，一百份申请里收到实质意见的，从 16 份涨到了 54 份。 - 安全审查： 单独再查一遍。两种审查里只要还有一条没处理，申请就合并不了。 - 按风险批准： 要不要人看、要几个人看，由一个分类器按风险来定，下面单独讲。 合并：排队，再查一遍。 申请先排进一个队列，轮到它时，拿最新的代码，把它放进去，所有检查再跑一遍。因为两份各自没问题的修改，凑在一起也可能出错。 合并以后： 打包、发布也由流水线自动来做，这后半段英文叫 CD（持续交付）。新功能也不马上给所有人用，先藏在开关后面。这个开关英文叫 feature flag（功能开关）：新代码已经装进了产品，开关关着，用户就碰不到它；开关是一项设置，打开关上都不用改代码，也不用重新发版。打开以后，先给 Anthropic 自己的员工用，再分批发：先发到最新版，稳定版晚一步跟上。就算有问题，碰到的也只是一小部分人。 最底下那张网：盯着，随时撤回。 发出去以后，作者和值班的人一直盯着。新功能出了问题，把开关一关，用户那边马上就看不到它了；哪个版本整个坏了，就撤回，退到上一个好的版本；问题小、看得清，也可以直接修好再发。 撤回为什么快？一是每次修改都切得小，撤的时候只退这一小块。二是撤回本身也是一次修改，走的还是这同一条流水线，检查、打包、发布全是机器在跑。所以大多数问题，几分钟就能撤掉。网铺得牢，上面的奶酪片才敢少让人看几眼。 【哪些修改还要人看？】 看风险。 - 改文档、改文案、藏在开关后面的新功能，风险低。自动审查和安全检查都通过，就不用人批。 - 普通的产品改动，或者碰到自动更新这类敏感地方的，要一个人批。 - 风险最高的代码，要两个人批。 档位由修改本身定，跟谁写的无关：一个分类器读完修改，给它定档。 还有两条规矩：AI 的批准，不算人的批准；谁让 AI 写的代码，谁就算一个审查人，要为它负责。 放回奶酪里看：风险越高，人这一片切得越厚。 【AI 审 AI，会不会没完没了？】 真发生过。有一份申请，一夜之间审了改、改了审，五十多轮，直到作者出手叫停。 他们一查，审查反复指出的问题，约 59% 是第一轮就已经在那儿的老代码。人看到一条鸡毛蒜皮的意见，几秒就跳过了；AI 却会老老实实去改，于是又多一轮审查。 后来他们定了规则： 1. 最多审三轮。 2. 三轮之后，请作者退一步，想想思路对不对。 3. 过了头几轮，只审新改的部分。 结果，一轮就通过的申请，从 65% 涨到了 78%；要五轮以上的，从 8.9% 降到了 1.5%。 【审查的 AI 漏了怎么办？】 他们把过去闯过祸的修改都收集起来，请熟悉那块代码的工程师，标出错在哪一行。这就成了一本错题本，审查的 AI 每天做一遍。 改提示词、换模型，分数涨了才留下，没涨就扔掉。每出一次事故，错题本就多一道题。 审查反复挑出同一个毛病，就去源头改：写进给 AI 看的说明文件，或者加一条自动检查，下次就不用再提醒。奶酪片上的洞，就这样一个个补上。 【人不读代码了，还怎么懂代码？】 代码审查还有一件事：让团队里的人都懂代码。机器读了大部分，人怎么学？ 团队里没有人把全部代码装在脑子里，他们也觉得没必要。想弄懂哪一块，就让 Claude 专门为那一块写一份讲解，几分钟就好，讲的就是代码现在的样子。 一行改文案的修改，逐行看也学不到什么。马上要动的那块代码，有一份讲解，能学到很多。 【出了事算谁的？】 团队的规矩是：你合并的，你负责。中小改动出了问题，通常由合并的人自己修。 这里的“负责”，不等于追究个人责任。让合并的人来修，是因为这次修改这个人最熟，修得最快。 事后复盘，不问是谁犯的错，只问一件事：这只虫，本该被哪一片奶酪拦住？找到那一片，再把那个洞补上。下次同样的错，就溜不过去了。 我的理解是，出了错不挨批，大家就不用藏着掖着，问题能更早摆到台面上。 敢这样做，还因为出错的代价被压得很小。修改切得小，好查也好撤；大多数错误，几分钟就能撤掉。 而且责任是大家一起担的。团队大多在公开频道里干活，谁都看得到别人在做什么，可以顺手接一把，也可以派一个 Agent 去补漏。 【你能用上什么】 你要是也在用 AI 写代码，有两件事现在就能做： 1. 给 AI 一份简短的说明（比如 `CLAUDE.md`），写清楚怎么跑测试、有哪些规则。 2. 交代码之前，在 Claude Code 里跑一下 `/code-review`。 这些数字都是他们自己公布的，也只是一个团队的做法。 【回到开头】 一天几万份作业，靠人一份份批，批不过来。他们叠了一摞奶酪片：每一片都会漏，叠起来就很难漏，底下还有网接着。 人不再逐行读代码，去做机器做不好的事：该不该做，危险的代码，架构，看懂证据，为结果负责。 他们的一位同事说，放慢速度确实能少出错，可那主要是因为你什么都做得少了。他们宁可更快地发现问题，更快地修好。 --- 资料来源： - Addy Osmani《How the Claude Code team does code review》（2026.10.15） claude.dev/blog/solving-c… - Anthropic《Redesigning source control at Anthropic》（2026.10） anthropic.com/engineering/re… 💬 3 🔄 0 ❤️ 6 👀 2046 📊 6 ⚡