// AI 新闻 · 2026-11-15 · InfoQ
Anthropic 描述其 AI 驱动的 Claude Code 代码审查流程
Anthropic 其 Claude Code 团队介绍了其在 AI 代码生成日益增多背景下所采用的代码审查流程。该流程结合多层自动化验证、AI 驱动审查和基于风险的人工审批，旨在减少人工审查时间同时降低回归和生产事故。团队在开发早期即通过 Claude 执行测试、构建与静态分析，并由独立代理在新上下文中审查变更。每个拉取请求均经过多个自动化检查，Claude 驱动的审查者会检测潜在缺陷，多代理独立验证后由另一组复核，安全审查可阻止合并若存在未解决的问题。
原文发布 2026-11-15 17:55（北京时间）来源 InfoQ自动整理 · 已核对原文
01摘要
该流程推动了软件工程、测试与质量保证边界的变化。低风险变更如文档更新或内部特性可无需人工审批，中等风险需一人批准，高风险变更需两人确认，敏感区域如 CI 流程始终需要人工监督。审查轮次上限设为三轮，之后作者需重新考虑实现方案，后续审查聚焦新变更而非重复检查整个请求。审查效率提升明显，单轮修复后通过率从 65% 提升至 78%，需五轮以上审查的比例从 8.9% 下降至 1.5%。人工仍负责架构决策、产品方向及最终结果，且代理负责人对生成代码负有最终责任。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- 团队在开发早期通过 Claude 执行测试、构建和静态分析，将验证前置到拉取请求阶段。
- 每个拉取请求经多轮 AI 审查与独立验证，安全审查可阻止存在未解决风险的合并。
- 低风险变更无需人工审批，中高风险变更需一人或两人批准，敏感区域始终由人工监督。
- 审查轮次上限为三轮，后续聚焦新变更，有效避免重复反馈，提升效率。
03原文出处
Anthropic Outlines Its AI-Powered Code Review Process for Claude Code
InfoQ · 发布于 2026-11-15 17:55（北京时间） · 上方为原标题
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