AI 代码审查漂移：当你的 LLM 审查标准比代码演进得还快
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PR 审查仪表盘连续六周显示绿色。机器人捕获率、评论量、开发者的“点赞”反应——一切都很稳定。然后生产环境发生了一起安全事故，事后分析指向一个缺失的空值检查（null-check），而这个检查机器人以前是能捕获到的，大约在两个月前悄然停止了。没有人更改机器人。没有人降级模型。仪表盘从未变动。但标准变了。
这是自动化代码审查在任何产品演示中都不会出现的失效模式。团队采用 LLM 审查器是为了获得一致性——每个 PR 都遵循相同的检查清单，没有资深工程师因“心情不好”而产生的波动，初级贡献者的周转速度也很快——这种一致性在最初的一个季度确实存在。然后系统提示词（system prompt）演变了，模型升级了，few-shot 库积累了，机器人开始使用不同于团队验证时的模型，根据不同的准则来审查不同的代码库。团队对“机器人能捕获什么”的心理模型衰退成了“机器人上周捕获了什么”。
