都不 code review 了， AI coding Agent 生成的垃圾代码怎么办？
内容提要
AI编程代理已主导开发，但多数人不再审查AI代码，导致大量“AI垃圾”。作者借鉴Uncle Bob的做法，不再逐行审查，而是通过约束保证质量：检查项目布局、识别架构坏味道、为每张卡片设定验收条件、用AI交叉审查、要求单元测试与端到端测试。作者强调，可以外包思考，不能外包理解。
延伸解读
不逐行审查不等于放任：约束条件才是质量闸门
文章指出，业界普遍不再逐行审查AI代码，最多加一道AI Code Review就提交，这会产生大量“AI垃圾”。Uncle Bob的做法是干脆不读团队成员写的代码，但前提是设定极高约束：单元测试、Gherkin规范、质量保证流程、质量指标、变异测试、测试覆盖率等。作者借鉴这一思路，说明放弃逐行审查的前提是建立可验证的约束体系，而不是降低质量要求。
作者实际采用的几道检查线
作者对AI生成的Go项目不再审查细节，而是关注项目布局，要求AI把一股脑塞进internal包的代码划分成明确子包；用/smell嗅探架构坏味道，用/refactor重构；用/to-issues生成卡片时给每张卡片设定验收条件，防止偏离需求；用/review-it让AI审查代码，检查单元测试是否足够、核心代码覆盖率、能否编译、lint问题、复杂度阈值和Go惯用法，并尝试用Claude与Codex交叉审查，补充端到端测试。
大佬不谈方法论，读者应保持警惕
文章提到Claude Code负责人Boris、OpenClaw的Peter等人鼓吹不再写代码、开启几十上百个agent开发，却从不真正谈论如何避免slop、如何审查和保证AI生成代码的质量。作者认为他们讳莫如深，可能出于争议、声誉或技术壁垒的考虑。这提醒读者：看到“不写代码只编排Agent”的炫耀时，应追问其质量保障机制，而不是直接照搬。
可以外包思考，不能外包理解
作者强调，不code review不是目标，解放人类让AI代替完成任务才是目标。他仍想理解AI生成的代码，因为面对同一项目中的其他同学时，他希望立即给出协作问题的答案，而不是说“等我问问AI”。文章由此引出核心观点：“你可以外包你的思考，但是你不能外包你的理解。”这意味着即使审查方式改变，工程师对系统的理解责任仍无法转移给AI。
Q&A
为什么现在很多团队不再对AI生成的代码进行Code Review？
因为AI Coding Agent已经全面主导了软件开发，大家基本都不再逐行审查AI写的代码，最多增加一个AI Code Review，通过后就直接提交。
什么是“AI slop”？
“AI slop”指由生成式人工智能大批量、快速产出的低质量、空洞且缺乏人类真诚意图的数字内容，包括文字、图片、视频等。该词被韦氏词典选为年度代表字。
Uncle Bob 不读代码后，用什么方法保证代码质量？
Uncle Bob 不再阅读团队成员编写的任何代码，而是设定极高的约束条件：单元测试、Gherkin 规范、质量保证流程、质量指标、变异测试、测试覆盖率等，通过让代码必须克服这些约束和测试挑战来保证质量。
作者现在不审查AI代码细节后，会关注哪些方面？
作者关注：1）程序布局，避免AI把代码一股脑放在internal包下，要求划分子包；2）使用/smell嗅探架构和设计坏味道，用/refactor重构；3）在/to-issues生成卡片时设定验收条件，防止偏离需求；4）使用/review-it让AI审查代码，检查单元测试覆盖率和代码编译、lint、复杂度、Go惯用法等；5）尝试不同大模型交叉review；6）提供端到端测试。
作者为什么还想理解AI生成的代码？
因为作者面临一个巨大问题：如何面对同一个项目中的其他同学。当其他同学问协作问题时，作者希望能立即给出答案，而不是说“等我问问AI”。
文章的核心观点是什么？
文章核心观点是：可以外包思考，但不能外包理解。不Code Review不是目标，解放人类让AI代替人类完成任务才是目标，但工程师仍需通过约束和验证来保证AI生成代码的质量，并努力理解代码。
