工具与效率已解决
团队怎么制定 AI 编程协作规范？代码评审已经被 AI 生成量淹没了
AI 编程时代的协作规范：提交粒度、评审重点转移与质量门禁的重新设计。
问题正文
背景说明
团队引入 AI 编程三个月，PR 数量翻倍、单个 PR 变大，评审变成走过场——看不过来就点通过。我们意识到需要重新制定协作规范，但不确定 AI 时代该改什么、保留什么。
具体关注点
提交粒度和 PR 规范要怎么调整？
人工评审的重点应该往哪移？
哪些质量门禁应该自动化？
AI 编程时代的协作规范：提交粒度、评审重点转移与质量门禁的重新设计。
问题正文
团队引入 AI 编程三个月，PR 数量翻倍、单个 PR 变大，评审变成走过场——看不过来就点通过。我们意识到需要重新制定协作规范，但不确定 AI 时代该改什么、保留什么。
提交粒度和 PR 规范要怎么调整？
人工评审的重点应该往哪移？
哪些质量门禁应该自动化？
ANSWERS
回答内容
小 PR 纪律升级为硬约束：AI 让大变更变容易，也让小变更更容易——限制单个 PR 的变更行数与文件数，超出就走拆分
描述必须写「验证方式」：AI 生成代码的描述要说明怎么验证的（跑了哪些测试、手动验证路径），没验证方式的 PR 不进评审
生成来源标注：标注哪些部分由 AI 生成，让评审者对生成代码的典型风险点（边界条件、过度设计、幻觉接口）保持警觉
代码风格与实现细节交给自动化检查，人只审三件事：接口与数据模型变更（影响面最大）、业务逻辑正确性（AI 最容易自信地写错的地方）、安全与权限相关代码。评审策略从「逐行读」变成「按风险分层抽读」——前提是测试覆盖与静态检查已经兜住了底层质量。
测试覆盖门禁：新增代码必须带测试，覆盖率不达标阻断合并——这是 AI 时代最重要的一条防线
静态检查与安全扫描全量自动化，零容忍阻断
AI 评审预检：机器初审通过后才进人工队列，减少人工评审被低级问题淹没
规范要写进工具配置而不是 Wiki：PR 模板内置验证方式字段、门禁用 CI 强制、AI 评审规则进配置文件。三个月后复盘指标（返工率、逃逸缺陷、评审耗时），用数据决定下一步收紧还是放松。