AI 写了 90% 代码后，Anthropic 怎么把 code review 做不崩
AI 写了 90% 代码后，Anthropic 怎么把 code review 做不崩 原文：How the Claude Code team does code review 作者：Addy Osmani, Morgan Westlee Lunt, Qing Wang（Anthropic Claude Code 团队） 来源：claude.dev 官方博客，发布于 2026 年 10 月 15 日 【关键词：#ClaudeCode #代码审查 #AI编程】 原文开篇连着问三个问题：每天 agent 产出这么多量，该怎么 review？还有人在读代码吗？真出事了谁来兜？ 这问题问得很准，因为 Claude Code 团队自己就是那个极端案例——Claude 写了约 90% 的 Claude Code 代码。我把原文和配套的工程博客、官方文档全过了一遍，最有价值的部分整理在这里。 01｜先看场景：AI 是主要作者时，review 为什么崩 三个数字摆出来，问题的量级就清楚了： Claude 自己写 Claude Code 约 90% 的代码 Anthropic 的 monorepo 每天落地的变更数，从 5 月的约 2,500 涨到 9 月的 30,000+（Claude Code 在独立仓库，不在这个 monorepo 里，但同样在承压） 6 月到 9 月，Claude Code 自己仓库的合并 PR 翻了一倍多，而需要 revert 的比例下降超过 40% 九成代码由 AI 写、每天三万次变更落地，人力逐行 review 在这个量级下不是"困难"，是"不可能"。 ...