AI Coding 时代的代码审查：分层信任，而非微管理

AI Coding 正将软件开发从“人写代码”推向“人设计系统、AI 执行流程”的新阶段。但 AI 编程能力很难仅靠阅读获得——最好的方式，是在自己的项目中不断尝试、验证和修正。

每轮迭代后，如何审查？

核心思路是分层审查：把 AI 当做一个能力强但偶尔会犯错的同事。你不需要检查它写的每一行代码——这种微管理效率极低——但必须检查三件事：
* 关键决策是否合理
* 整体结构是否符合项目架构
* 测试是否覆盖核心场景

人类工程师的职责并未消失
AI 参与交付后，工程师的角色从“写代码”转向“搭 Harness”：
* 明确目标、边界和验证方式，把合理的实现空间留给 AI
* 按风险分级信任：低风险变更快速接受，高风险变更则需更严格的验证与人工判断

一句话总结：管住关键决策，放开实现细节；信任随风险分级，而非一刀切。 这是人与 AI 高效协作的核心心法。

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