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兵五进一
@bingwujinyi
AI | dev | shitposting | booze | stfu 🤫 kafka还在:
@kafkasudo
参加 October 2022
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兵五进一
@bingwujinyi
2026.07.05 18:33
经常有人说,让 AI 审查自己写的代码是自欺欺人,本质上是自己给自己打分。这个质疑听起来有道理,但恰恰问错了地方,问题不在于"能不能用 AI 审 AI",而在于你有没有把上下文切干净。 我现在的固定流程是这样的:一个 Claude Code 实例负责写修复,写完之后不允许直接合并。另开一个全新的 session,给它设一个人设,“挑剔的高级工程师”,把 diff 和最初的需求一起扔进去,规则很明确:只许挑 bug 和安全漏洞,代码风格一律不许评论,避免它把精力浪费在无关紧要的地方。 这套流程背后的原理其实很简单。写代码的那个实例,上下文里已经塞满了自己的假设、试错过程、中途改过的方向,让它回头审自己写的东西,本质上是闭卷考试自己改卷,它对自己的盲区没有任何免疫力,因为那些盲区就是它思考路径的一部分。而新开的实例完全不同,上下文是干净的,没有任何沉没成本,也不需要为之前的判断辩护,它只专注在“作者盲区”上。权限校验有没有漏掉,边界条件有没有漏判,这类问题一抓一个准,因为它没有心理包袱去为原作者的选择找补。 技术实现上,配合 gh CLI 自动拉取 PR 的 diff,整条链路可以做到零人工介入,写、审、拉取代码全部自动衔接。 核心的洞察其实就一句话:同一个模型,换一个干净的上下文,就等于换了一位完全独立的工程师。人设不是玄学,是给模型一个明确的注意力聚焦点。我自己试过几种设定,「安全审计员」这个人设的拦截率,比“挑剔的高级工程师”还要高,可能是因为"安全"这个词本身就把它的注意力压得更窄、更狠。
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