在人工智能编码代理的时代，自动化软件验证 我们正生活在人工智能的巅峰，越来越多的开发者不再亲自编写（或有时审查）代码。根据Faros在2026年的一项研究，该研究分析了4,000个团队中22,000名开发者两年来的数据，工程的输出正在增加，而在高度采用人工智能的组织中，bug、返工、审查负担和生产事故的增加速度更快。这些数据引人注目：Faros报告称每个开发者的bug增加了54%，中位数PR审查时间大约增加了五倍，而在较低和更高的人工智能采用周期之间，PR的事件数量增加了三倍以上。这些只是相关性，而不是人工智能造成这些结果的证明。随后的一份Q3报告还发现，早期的一些影响正在减缓，而验证、修正和运营成本仍在下游不断增加。我们需要减慢速度，以便理解并改善我们在做的事情。不能指望一个小团队去有意义地审查巨大的人工智能生成的差异。考虑到人工智能目前推出代码的速度，连普通的审查实践都难以跟上。那么，我们如何在不牺牲软件质量、可靠性和可维护性的情况下保持人工智能辅助开发的速度呢？答案很简单：自动化软件验证。 利用我们作为人工智能工程师推送代码时使用的聪明工具、技能和工具装备，我们可以构建复杂的测试和验证自动化。构建具有理由的信任和信心的自动化软件验证是前进的道路。这并不是说任何系统都能保证无bug软件，而是因为我们需要更多的方法在问题到达用户之前捕捉到它们。 目前有哪些可用的工具？ 现在有几个概念在流行。 超能力 一个流行的概念是超能力，它是一种与编码代理和支持工具结合使用的代理开发方法学和技能集合。它鼓励你的代理更像一个有纪律的软件工程师，而不是立刻跳入代码。例如，它可以帮助精炼实际构建的内容，而不是单纯假设。它强调规划、测试驱动开发、调试和审查，包括让独立的代理审查工作。这是一个很好的开始。然而，根据任务的不同，遵循整个方法学可能会减缓开发，而且它仍然无法替代获得对代码正确性和安全性信心所需的更广泛的检查。没有任何插件可以使软件无bug或无漏洞。 RoboRev 另一个有趣的框架是RoboRev，由广泛使用的pandas库开发者Wes McKinney提出。RoboRev 将持续的人工智能代码审查引入本地开发循环。这个想法很有吸引力：就像面对面的同伴审查一样，我们可以让另一个大语言模型审查我们的第一个大语言模型所编写的代码。拥有一个独立的审查者（可能使用不同的模型），可以捕捉到作者代理所遗漏的错误或架构问题。这是另一个视角，虽然不能保证是不带偏见或正确的审查。在典型的RoboRev设置中，你提交代码，本地守护进程会使用配置的编码代理自动审查提交。它会显示你可以反馈到当前大语言模型和编码工具中的发现，修正问题而上下文仍然新鲜。RoboRev还支持后续审查工作流程和定向审查任务。吸引人的地方在于验证成为编码循环的一部分，而不是你在最后一刻想起的事情。它的文档涵盖可用的命令和集成。 但是，代码审查的概念并不新鲜。在2026年，Claude、Codex、GitHub Copilot、Cursor、Greptile、CodeRabbit和Qodo等提供商提供人工智能辅助的代码审查。解释所有这些将使即使是最常在线的工程师也会感到困倦，因此我们不妨专注于主要的几个。 Claude代码审查 Anthropic的托管代码审查是一种重型PR审查工具。当在GitHub请求上触发时，它会派遣多个专业代理并行调查更改，寻找逻辑错误、安全漏洞、回归和遗漏的边界案例等。其目标是进行更深入的审查，这可能需要更多的时间和费用，而不是进行快速的本地审查。截至2026年10月，Anthropic将该托管服务列为团队和企业计划的研究预览，并采用分开基于使用的计费方式。还有一个由Anthropic维护的/ code-review插件，适用于Claude代码。它是在你的编码工作流程中运行的审查，并可以发布结果到PR。它与托管审查服务有不同的工作流程，因此我不会将它们视为在深度、设置或定价上是相同的。在假设该审查包含在内之前，请检查你的计划和使用条款。 OpenAI Codex审查 Codex代码审查采用类似的方法进行审查。