北京
低风险改动0人审批，中风险1人，高风险2人。这不是某家小团队偷懒，是Anthropic在代码审查上跑出来的一套流程。人的时间只花在高风险判断上，剩下的交给机器。
这套实践的核心逻辑是：保留code review，但大部分审核交给机器。同时留一条后路——出错后能快速回滚。
具体拆开看，有几个关键节点。
- 提PR前：Claude自己跑测试和构建，再由一个新开的agent审一遍diff，确保代码质量前置，减少人工审核负担。
- 每个PR：AI多agent找bug，投票过滤掉误报，再加一轮安全审查和CI。每条发现都必须处理，否则不能合并。
- 人工审批按风险分级：低风险0人，中风险1人，高风险2人，由分类器判定。bot的批准不能替代人，驱动agent的人对改动负责。
- 上线：合并队列、feature flag、先内部使用再灰度发布，出问题一键回滚。
- 持续改进：历史事故整理成每日eval，用来评估reviewer，审查轮数设上限。
风险分级这条最值得琢磨。低风险0人审批，意味着分类器判定为低风险的改动，不需要人点头就能过。中风险1人，高风险2人。责任链条也划清楚了：bot的批准不算数，驱动agent的人对改动负责。
多agent找bug加投票过滤误报，这个设计针对的是AI审查最容易翻车的地方——误报太多，人就不看了。投票机制把噪音压下去，每条发现必须处理才能合并，又把漏报的口子收紧。
审查轮数设上限，是为了避免agent之间无限互审。这个坑踩过的人都懂：两个agent互相挑刺，谁也不服谁，PR卡在那里转圈。
历史事故整理成每日eval，用来评估reviewer。事故不是写完复盘就完了，是变成每天跑的评估集，持续给审查流程喂反馈。
整套流程的底色是：机器干大部分活，人只在高风险处出现，同时保证出错能一键回滚。责任明确，流程可回退，审查有上限。
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