资深AI工程师提出按风险分级审查AI代码六步法

有 20+ 年经验的 Chief AI Scientist MaryamMiradi 提出 6 步审查体系，主张审查资源应投向改动影响面而非代码量本身。具体做法是把代码库当作树，改动是否触及共享状态层、认证流程、核心 API 或基础设施等主干决定审查深度，孤立 UI 组件可从简。高风险功能集成前先用 feature flag 隔离，并让新代码与生产集成点分离，把回滚作为架构的一部分。

拥有 20 多年经验的 Chief AI Scientist MaryamMiradi 提出六步风险审查法，主张按风险而非行数来审查 AI 智能体生成的代码。该方法要求先评估影响范围（Blast Radius）等风险因素，再对高风险部分重点审查，以在代码体量激增的背景下保持审查效率与代码质量。

MaryamMiradi 指出 AI 编码智能体产出的代码量已超出工程师逐行阅读的能力，主张代码审查按风险而非体量进行，并给出六步路径。已展开的两步为：按影响范围（Blast Radius）审查，改动共享状态层、认证流程、核心 API 或基础设施等「树干」需更深入审查；集成前设闸门，高风险功能放在 feature flag 后面，并把回滚能力纳入架构设计。