AI в code review полезен не как судья, а как второй проход по чек-листу

Я не очень верю в формат: "модель посмотрела diff и решила, можно мержить или нельзя".

Для production backend это слишком большая ответственность для инструмента, который не знает контекст команды, историю сервиса и реальные инциденты.

Но как второй проход перед review - AI уже полезен.

Например, я бы просил его смотреть не на "красивый ли код", а на более приземленные вещи:

1. Что изменилось в поведении API. 2. Где появились новые edge cases. 3. Есть ли риск N+1 или лишних запросов к базе. 4. Не сломали ли idempotency, retry или timeout. 5. Что будет при partial failure. 6. Какие тесты не покрывают новый сценарий. 7. Где diff стал сложнее, чем сама задача. 8. Что в PR стоит объяснить ревьюеру заранее.

Это не заменяет senior review.

Но снижает количество глупых пропусков перед тем, как человек тратит внимание на архитектуру, домен и компромиссы.

Главная мысль: AI-review не должен быть "автоматическим судьей".

Лучше, когда он работает как внимательный ассистент, который устал меньше человека и каждый раз проходит один и тот же чек-лист.

А финальное решение все равно остается за инженером.

Интересно, у кого в командах AI уже встроен в review workflow - как фильтр, помощник или полноценный gate?

#dotnet #backend #AI #productivity