AI 狂写代码，人工审查靠啥神器？
Ask HN: What tools are you using for human code review of AI-assisted code?
我们团队正用 AI 疯狂产出代码，质量参差不齐。我发现真正的质量关卡在于人工审查，确保代码不仅正确且架构合理。虽然 coderabbit、copilot 等工具能找 Bug，但在发现重复代码、模块耦合等架构问题上力不从心。GitHub PR 界面混杂着 AI 评论和复制粘贴的代理输出，已变得难以管理。大家有什么工具或流程能简化 AI 辅助代码的人工审查吗？
我们团队强制要求所有 AI 生成的代码必须附带人类编写的注释，解释设计意图和架构决策，这样审查时能直接聚焦于逻辑而非语法细节。
与其依赖工具，不如建立严格的代码规范文档，让 AI 在生成前就学习这些规则，从源头减少架构问题，人工审查只需关注例外情况。
我们采用分阶段审查策略：先用工具做基础检查，再由资深工程师专门审查模块间耦合和分离关注点，最后才合并代码。
建议引入专门的架构评审会议，针对 AI 生成的复杂模块进行集体讨论，而不是在 GitHub PR 里零散评论，这样能更系统地发现问题。