Review

AI 辅助 Code Review 正从单模型审查向多模型交叉验证、自动化管线和实时监督演进。近期多个实践显示，开发者不再满足于用单一 LLM 检查代码，而是尝试结合不同模型的优势：例如开源工具 review-forge 实现了多模型交叉审核流程，每次生成报告时对比 Claude、Codex、Composer 的评审结果；另一实践在大型 PR 中测试多模型协作，旨在提升覆盖率与准确性。与此同时，Cursor 推出 Auto-review 模式，能在 30 秒内自动审批终端命令，强调安全性与速度。OpenAI 则探索 Auto Review 机制，让一个 AI 实时监督另一个 AI 的编码过程。这些进展也引发对效率的反思——Agent 并行时可能因编排税导致效率不升反降。综合来看，AI Code Review 正从辅助工具转向自动化决策引擎，但如何在多模型协作中平衡效率、准确性和成本，成为当前焦点。未来或需关注上下文缓存优化、模型协调策略，以及标准化审查流程的建立。