北京
作者 ｜ Leela Kumili
譯者 ｜ 平川
大型科技公司正在將 AI 的應用范圍從代碼生成和代碼審查擴展到軟件開發生命周期的更早期階段，包括產品需求驗證和系統設計輸入。Uber、DoorDash 和 Cloudflare 最近采取的舉措表明，行業正朝著將 AI 作為治理層的方向轉變，從而在實施前及審核期間對工程成果進行評估和優化。
Uber 引入了 產品需求文檔（PRD）“首輪審核”機制，要求在產品需求文檔提交給工程團隊之前，先由 AI 系統進行審核。該系統會對早期階段的規格說明書進行評估，重點考察其清晰度、完整性以及潛在的實施風險。
以下是 Uber 針對該舉措發布的工程 評論：
這真是 AI 產品經理的一個絕佳應用場景！大多數人認為其價值在于和你共同起草產品需求文檔（PRD），但它更大的價值在于提供恰當的背景信息，幫助你深入思考問題，并引入你可能甚至不知道的相關公司級資源和項目。
該方法將 AI 定位為產品文檔的結構化審查機制，而非編碼助手。在 Uber 的工作流程中，AI 在需求階段的早期就被引入，用于在設計和實現之前發現缺失的依賴關系、不一致之處以及不明確的假設。工程師保留最終驗證權，而 AI 系統則作為產品需求文檔（PRD）的初步篩選層。
DoorDash 也采取了類似的做法，開發了一款 基于 AI 的內部代碼審查工具，旨在提供反饋，使工程師主動將其融入工作流程。該系統側重于生成可操作且與上下文相關的建議，而非泛泛的自動化評論。在對該系統的評論中，DoorDash 工程師 指出：
他們團隊設計這個系統的初衷是贏得信任，而不是制造噪音：減少評論數量，只提供更有價值的反饋，并在代碼發布前落實真實的改進行為。
該設計將 AI 生成的洞察直接整合到了現有的開發工作流中，在標準審查流程中直接呈現反饋，而非作為獨立的工具存在。這種方法可以保證工程判斷仍然是最終的決策點，減少了審查延遲，提高了吞吐量，同時又可以避免給工程師造成低信噪比的干擾。
Cloudflare 還描述了一種 基于多代理的 AI 輔助代碼審查方法，其中不同的 AI 組件被分配了專門的職責，例如安全分析、性能評估和正確性檢查。這種分解方式遵循分布式系統原則，將關注點分散到多個代理，然后通過協調層聚合輸出結果。
Cloudflare 工程團隊指出：
當明確界定了每個專職審核員的職責范圍時，它們的表現優于單一的通用審核員。
Cloudflare 還強調，該系統在標記內容時必須精準。為了提供高信噪比的代碼審查信息，并減少開發者工作流中的噪音，定義“不需要顯示的內容”與定義“需要檢測的內容”同樣重要。
在這些實施方案中，作為為人工審核員提供支持的首輪評估層，AI 貫穿了從需求定義到實現的軟件生命周期的各個階段。它在產品需求文檔（PRD）、設計和代碼審查階段引入了結構化的檢查點，在保留人工監督的同時增加了自動化分析。這反映了軟件工件全生命周期持續驗證這一新興的模式。
https://www.infoq.com/news/2026/06/ai-prd-code-review-governance/
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