编程效率

减少 AI 返工，我现在一般这么做 原文：Review AI-generated code 与 AI 代码审查实践的综合解读 作者：我（结合个人 AI 编程实践整理） 来源：GitHub、Uber、Cloudflare、Trellis 等公开资料，整理于 2026 年 08 月 26 日 AI 写代码越来越快，但返工并没有因此自动消失。我现在更关心的，不是 AI 一次写了多少，而是错误能不能更早暴露、修改能不能更小、人工判断能不能用在真正重要的地方。 这篇文章记录的，就是我目前用来减少 AI 代码返工的一条实践路径。 一、我以前把 AI 当成“写得更快的人”，后来发现它更像“放大器” 刚开始用 AI 写代码时，我最在意的是它能不能一次生成几百行、能不能把一个需求快速改完。后来真正经历了几轮线上问题、PR 返工和反复讨论，我才意识到：AI 放大的不只是产出速度，也会放大需求里的空白、上下文里的误导和开发者自己的错误判断。代码生成得越快，如果没有同步增加验证能力，Review 只是被动接收更多半成品。 我最近看了一些开发者分享和团队实践，大家的结论其实很接近：不要把“AI 写了多少代码”当成成功指标，而要看它是否减少了无效沟通，是否能在进入人工 Review 前被自动检查，是否让 reviewer 更快理解真正的风险。GitHub 的官方建议也很直接：先检查功能、上下文和意图，再看代码质量、依赖和安全；最终合并责任仍在开发者身上。我现在给自己的目标因此换了一个说法：不是保证 AI 一次写对，而是让错误尽可能早暴露，让每一轮修改尽可能小，让机器能判断的事情不要消耗人工判断，让必须由人判断的事情明确标出来。 二、写之前先做上下文盘点：不要让 AI “自己理解整个仓库” 我遇到过最浪费时间的一类任务，是直接对 Agent 说“先理解一下这个仓库，再实现功能”。小项目这样做问题不大，仓库一大，Agent 往往会先花很多时间猜目录结构，读到相似但已经废弃的实现，最后在错误的上下文上给出一份看起来很合理的方案。社区里有开发者把自己的流程总结成：先画仓库地图，再找相关文件，检查上下文是否足够，最后检查回答是否确实基于这些文件。我照着这个思路调整后，最大的变化不是回答更长，而是少了“改错文件”和“参考旧逻辑”的返工。 我现在会把任务拆成四步： 先定位：让 AI 只列出与任务直接相关的目录、入口、调用方、测试和配置，不要马上改代码。 再确认：让它说明每个文件为什么相关，哪些文件只是相似样例，哪些内容可能已经过期。 再补上下文：补充接口契约、数据库结构、历史 PR、业务规则和失败案例；如果这些信息没有提供，就明确标成未知。 最后锁范围：规定允许修改的文件和不允许顺手做的重构，要求它在动手前复述范围。 我会先使用这样的提示： 先不要写代码。请完成以下任务： 1. 列出本任务涉及的入口、调用链、数据结构、测试和配置； 2. 区分“已从仓库确认的事实”和“你的推测”； 3. 指出还缺少哪些上下文，以及缺失它们会影响什么判断； 4. 给出最小改动计划，列出准备修改和明确不修改的文件； 5. 等我确认计划后再实现。 这里有一个容易被忽略的细节：我不会把所有文档一股脑塞给 AI。上下文太多同样会稀释重点，我更倾向于使用“渐进披露”：先给仓库地图和任务相关文件，遇到具体问题再补充协议、ADR、历史 PR 或业务文档。AI 必须回答“我实际参考了哪些文件”，而不是笼统地说“我已经理解整个项目”。上下文的关键不是多，而是相关、最新、可核对。 如果它引用了过期文档，我会先停下来校正上下文，而不是继续修补错误答案。 ...

AI 一口气生成几百行代码，我们该怎么高效且正确地处理代码审核 一、当 AI 能在一分钟里吐出一两百行代码时，真正的难点早已不是“写不出来”，而是“接得住、查得动、改得回、负责得起”。我自己一天常常让 AI 写十几轮，单次 50–300 行很常见，一周下来累计几千行并不夸张。这里面能直接合进主干的大概只有一半，剩下要么是风格不一致、要么是越权操作、要么是没覆盖到我期望的边界，真正被我留下来再加工的常常只有三分之一。速度确实上去了，但读、改、回滚这些事没有便宜半分。我需要同时做目标设计者、规则制定者和成果验收者：先把问题、边界和验收条件讲清楚，再让 AI 在明确的范围里多试几种写法、多跑几轮检查，最后由我看差异、看风险、看回滚路径，再决定是否合并。这一顺序不能反过来——如果我自己都不知道“完成”长什么样，再快的生成也只是把模糊需求放大成更难检查的代码。带着这个结论再读这个题目，会更容易看清它真正在问什么：不是“AI 写得太快怎么办”，而是“当写的成本被工具压平以后，程序员到底该把时间花在哪几个动作上，才能既不返工，也不背锅”。 二、过去半年我最大的感受是，AI 把“写一段代码”的价格压下去了，但“看懂一段代码”的价格几乎没变。一个函数能不能写出来，今天大多数时候已经不构成瓶颈；真正占用时间的，是它处在什么上下文、用了哪些约定、隐含了哪些假设、会不会影响别的模块。一个项目里如果突然多出几百行 AI 代码，常见问题不是“明显错误”，而是“看起来很像正确答案”。我整理了几类实际反复遇到的偏差：在 Go 项目里写出 Python 风格的命名（snake_case 夹杂驼峰、把 换成 ），在 React 项目里调用一年前版本的 清理写法，在 iOS 项目里把 写成一串 嵌套，在 SQL 里写出 ORM 不能识别的方言。这些都不算 Bug，跑得起来，过得了 lint，但放进项目里就是和团队既有代码打架。错误处理走的是另一套约定、用了项目里没人熟悉的依赖、或者把一份本该抽出来的逻辑写成了复制粘贴，也都同源。这并不是 AI 不努力，而是它默认按“训练里最常见的写法”回答，而不是按“这一个项目里最合理的写法”回答。读代码一旦要一边猜意图、一边查背景、一边补差异，效率马上塌掉。所以处理 AI 批量生成代码的第一个动作，不是立刻评审，而是先把这些代码放到一个能被人快速消化的上下文里：让它先和现有约定对齐，再让它进入人的视线。我自己的小习惯是：先跑一遍项目的 formatter / import-sort / gofmt-prettier / eslint --fix，把肉眼可见的风格差异抹掉，再开始看逻辑。看起来是小事，能省下 review 时一半的争论。 三、把 AI 当成“一小时能写完一周活”的同事是不够的，更准确的定位是：它负责在明确边界内把重复部分做出来，人负责在模糊地带做判断。越模糊的需求，越不该直接交给 AI；越清晰的接口，越适合让 AI 多试几种实现。具体到我自己：在把任务交给 AI 之前，我会先填一份简短的“任务说明模板”，哪怕只是几行清单： 目标：这次改动要解决什么，用一两句话讲清楚； 不能破坏的行为：列出已有的功能、API 兼容点、对外契约； 验收条件：包括成功路径、失败路径、边界输入、需要的日志或埋点； 范围：哪些文件/模块允许改动，哪些只能引用不能改； 测试：要求覆盖的关键 case（哪怕只是几条自然语言描述）； 依赖：允许引入哪些新包，是否需要更新 lockfile、是否要走安全 review。 这份清单写在 issue、PR 描述、或者本地 prompt 模板里都行。我自己最常用的是把它贴在每次开新对话的第一段，让 AI 在生成前自己复述一遍——如果 AI 的复述和我理解的不一致，我先纠正它，再让它写代码。这一步看起来比直接生成慢一点，但它避免了我最怕的那种返工：代码已经写得很长，最后才发现我根本没想清楚要的是什么。一旦让 AI 开始写，我会刻意要“两三种实现思路”，而不是一个最终答案：每种思路分别有什么取舍、依赖、风险点，分别适合什么场景。AI 在这里负责的是“扩宽选择范围”，我负责的是“决定走哪条”。判断做完之后，AI 仍然很有用：写样板、补测试、翻译接口、改一处风格、批量重命名——这些是它擅长、我也乐意外包的部分。把“想清楚”和“写出来”分成两步，比把“想”也外包出去重要得多。 ...