一、审批的本质是责任授权

　　AI能检查但不能担责：审批不是“看完代码”的技术动作，而是对一次具体提交的授权；Agent的批准不能计入人工审批，Agent编写PR时操作它的人承担作者责任。

　　批准只对当前提交有效：出现无法信任的新提交，例如Agent再次推送或手工解决合并冲突，就必须重新批准，避免一次批准变成长期通行证。

　　谁合并谁负责：无论代码由谁写，人类作者必须为最终后果负责；风险分类器可以帮助分流，但不能替代关键路径上的负责人把关。

　　二、高风险变更的爆炸半径需要人类判断

　　影响面大：认证、计费、安装器、自动更新、CI与发布工作流等变更，一旦出错会波及资金、安全和大量用户，必须由明确负责人审查。

　　AI缺业务上下文：AI可以生成可运行接口，但难以判断几个月后的兼容性、技术债该不该现在还、产品经理的“简单改一下”背后有多少依赖，这些成本最终由人承担。

　　高风险门槛更严：Claude Code团队按风险分级，中风险需1人审批，高风险需2人，敏感路径还有固定审批要求。

　　三、AI审查负责过滤，人工把关负责兜底

　　机器先过滤：提交前Agent自测，PR阶段多Agent并行找错并投票降噪，安全审查独立运行，仍有未关闭问题就不能合并。

　　人工只留关键路径：低风险变更在自动检查通过后可免人工，中高风险才进入人工审批；Agent审查不能替代必要的人类审批。

　　防止自审闭环：团队设审查轮次上限，超过三轮就让作者重新评估方向，避免AI作者和AI审查者无限互审。

本文由AI生成