AI Coding时代仍要以人为本

大家好我是陈哥。前几天我看了一个“The Future of Coding is Here”的分享会视频大概内容是讲如何完全依靠AI来生成代码。视频中有一位程序员提出了质疑“如果说你不进行任何打开代码筛查的动作我觉得这样的代码上线都是不负责任的不仅不负责而且是没办法去用的。”这番话其实点明了当下AI编程的边界。在AI Coding时代AI只是一个辅助开发的提速工具一套系统后续长久的 迭代与维护最终还是要依靠程序员把控。一、企业构建适配AI编码的研发流程随着AI被训练得越来越成熟越来越多的人开始用AI辅助编程。2025年Fastly对791名开发人员进行调研后发现32%的资深开发人员所交付的代码有超过一半是AI生成的。但AI在生成代码方面存在着天然短板。它确实能快速搭建框架但在业务逻辑、安全防护、边界异常等方面存在缺陷。如图所示AI显然造成了更多的技术债务。这就意味着企业要更加重视代码审查。正如Graphite工程师Greg Foster所说“如果上线的代码没有经过任何工程师的审查那么企业将背负着极高的运营风险。”《Engineering in the Age of AI: 2026 Benchmark Report 》数据显示伴随AI工具的普及每位作者提交的PR数量同比增长了20%但质量却受到了影响每个PR的事故增加了23.5%变更失败率也上升了30%。代码产出效率确实提升了但人工校验的节奏却远远跟不上产出速度这就让代码审查直接成为项目迭代的核心瓶颈。我们在整顿研发流程时发布的《禅道研发流程规范3.0》中就已经提出了提交限制单次commit修改行数是50单次push行数是200。所以面对AI编码的普及企业更应该做出改变主动重构原有研发流程尝试推行增量拆分开发规范将AI一次性生成的大块代码拆解为多个体量小巧、功能独立的提交记录从而降低单次审查的压力。同时还可以配套多层自动化校验工具减轻人工审查负担临时LLM检查在提交前将差异粘贴到Claude、GPT等中进行快速错误扫描IDE集成使用Cursor、Claude Code等工具在编码过程中提供内联建议和重构自动化测试循环使用AI生成和运行测试设置覆盖率门槛多模型审查通过不同的LLM运行代码以发现偏差。二、企业必须对AI代码进行人工审查流程改造只是第一步。在多人协作的企业环境中代码错误造成的修复成本更高周期也会更长所以一定是人来最终决定代码任务场景都不能完全放权给AI。01 安全合规安全问题在人工审查时的优先级是第一。 《 Gen AI Code Security Report》显示45%由AI生成的代码都存在安全隐患。除了代码问题很多AI编程工具和集成IDE还衍生出一些新的问题比如提示注入、数据泄露、RCE漏洞等。对此安全合规相关判定是不能交由AI独立完成需要由人去判定。举个例子如果代码涉及身份验证、支付、密钥等代码在合并前必须由人工进行完整的审查。02 知识传递企业代码审查不只是纠错环节更是团队成员同步系统设计、业务上下文、历史迭代逻辑的方式。如果这段代码完全由AI编写那么开发人员很难去解释它的实现逻辑一旦线上后发生故障排查成本就会大幅飙升。开源项目OCaml之前曾拒绝过一个13000行AI生成的PR这恰恰说明了这个问题。代码本身未必存在严重Bug但一次性提交这么大规模的改动本身就会耗尽团队审核精力更何况AI生成代码的审查难度远高于人工代码。IBM有条准则计算机永远无法被问责。谨记 无论AI贡献了多少代码都必须由人来承担责任。三、企业在制定AI代码审查可遵循的原则明确人工审查的必要性后企业可以制定一套适合自身的AI代码审查标准我总结出四条可直接落地使用的规范01 硬性抬高测试准入标准企业想要最大化发挥AI编码工具的价值就一定要搭建完善的测试体系。利用AI批量生成各类场景的测试用例设置测试覆盖率门槛通过自动化测试提前拦截AI代码潜藏的Bug。02 拒绝主观判断所有AI生成的代码提交前必须进行单元测试同步附上完整的测试日志。没有完成测试或者无法验证功能有效性的PR直接驳回。03 AI只是初审工具不少团队会借助AI工具进行代码审查但AI审查输出的所有问题仅能作为参考意见最终的风险把控必须由人工完成。04 人工审查聚焦AI盲区简单通用的代码可以交由AI处理人工要重点关注AI容易出错的盲区如变更是否会引入安全漏洞、是否重复了现有代码、方法是否可维护等。四、AI Coding时代要以人为本AI编程重构了企业研发工作流也让人工代码审查的价值被重新放大。现在的代码审查不再只是关注代码本身更要关注开发者与AI协同过程中的业务匹配度。长期来看企业要持续完善AI研发体系。无论技术如何进步核心原则是不变代码审查确保软件满足安全和可维护。最后再回到文章开头的事情我想说AI确实让很多不懂代码的人也能写代码但做什么事情都要对行业抱有敬畏之心不要自以为干什么都可以零基础上手。参考资料Medium《AI写代码更快但你的工作仍是证明它能用》