Meta 高级工程师 John 分享了审查 AI 生成代码的实战方法，核心思路可以拆成三层：

1、按"爆炸半径"决定审查深度。他把代码库比作一棵树：主干和基础设施代码牵连广、风险高，要逐行细看；被特性开关隔离的叶子代码，只看组件测试、快照和视觉证据就行。

2、让 PR 自带证据。要求智能体提交单元测试、运行日志、UI 截图或录屏，以及对生成代码的置信度说明。格式和风格问题交给类型检查和 lint，人类审查聚焦逻辑和安全。

3、合并不等于发布。他用"主干 80% + 收尾 20%"来形容：前面快速推进，后面再由人来打磨性能、潜在 Bug、安全和体验细节。上线时用特性开关放少量流量做金丝雀发布，观察告警并能随时回滚。

一句话概括：审查更少代码，验证更多行为，把所有发布都当成可回滚的实验。

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