最近有个朋友问我：“现在AI都能写代码了，我们还需要Code Review吗？”这个问题让我思考了很久。在我看来，Code Review不仅需要，而且比以往任何时候都更重要——只是它的使命已经发生了根本性的转变。
记得去年有个创业团队，他们让GPT-4生成了一个电商系统的订单处理模块。代码语法完美无缺，逻辑看起来也很清晰。但上线后才发现，这个模块的并发处理策略与整个系统的架构理念完全冲突——它采用了同步阻塞的方式，而系统其他部分都是基于事件驱动的异步架构。结果呢？性能瓶颈、数据不一致，最后不得不重构。
这就是传统Code Review的局限性所在。我们太习惯于检查语法错误、代码风格、函数命名这些表层问题，就像校对员在检查错别字，却忽略了文章的主题是否连贯、论点是否站得住脚。
在Vibe Coding的世界里，情况完全不同。代码本身正在变成“一次性用品”——今天AI生成的代码，明天可能就会被新的实现替换。真正有价值的是什么？是那些定义了系统行为的“黄金契约”：清晰的意图描述、稳定的接口规范、不可妥协的安全准则。
举个例子，假设你要构建一个用户推荐系统。传统的Code Review可能会纠结于循环嵌套的复杂度、内存使用的优化。但在Vibe Coding的视角下，我们应该更关注：推荐的业务逻辑是否符合产品战略？推荐算法的可解释性是否满足合规要求？这个模块与其他服务的协作方式是否一致？
这让我想起建筑行业的演变。过去，工头会仔细检查每块砖砌得是否整齐；而现在，建筑师更关心的是整体结构的安全性、功能分区的合理性、与周边环境的协调性。代码正在变成那些“砖块”，而架构意图才是真正的“蓝图”。
那么，新的Code Review应该关注什么？我认为有三个核心维度：
第一，意图一致性。AI生成的代码是否准确理解了业务需求？比如，当你说“要实现一个智能客服”，AI是把它理解成了简单的问答机器人，还是具备情感分析、多轮对话能力的智能助手？
第二，架构协调性。新加入的模块是否与现有系统的设计理念保持一致？就像你不能在微服务架构里硬塞进一个单体应用风格的组件。
第三，演化适应性。代码的实现方式是否便于未来的修改和扩展？在Vibe Coding中，我们遵循“不手改代码”的原则，这意味着代码应该易于被AI重新生成和替换。
斯坦福大学Human-Computer Interaction实验室的研究显示，开发者花费在理解代码上下文和架构意图上的时间，已经超过了检查语法错误的时间。这个趋势在AI编程时代只会更加明显。
我自己在实践Vibe Coding时，建立了一套新的评审流程：首先评审提示词和接口规范，确保意图表达清晰；然后评审AI生成代码的架构一致性；最后才是传统的代码质量检查。这个顺序很重要——如果意图本身就有问题，再完美的代码也是南辕北辙。
有人可能会问：如果代码都是AI生成的，我们还需要人类来评审吗？我的回答是：更需要了。因为AI可以生成代码，但它无法理解业务战略的微妙变化，无法把握企业文化的独特要求，也无法做出那些需要人类智慧和经验的价值判断。
未来的软件开发生态中，专业开发者的价值正在从“代码工匠”转向“架构设计师”和“意图定义师”。我们不再是通过逐行修改代码来塑造软件，而是通过精炼提示词、定义接口规范、建立治理标准来引导软件的演化方向。
所以，下次当你进行Code Review时，不妨换个角度思考：你是在检查砖块砌得是否整齐，还是在确保整个建筑的设计理念得到了贯彻？在Vibe Coding时代，后者才是真正值得投入精力的地方。
毕竟，当AI能够轻松生成语法正确的代码时，人类独特的价值不就体现在我们对整体架构和业务意图的深刻理解上吗？