Claude Code 團隊怎麼做 code review：七層檢查、風險分級與人力配置
Anthropic 說 Claude Code 約 90% 的程式碼由 Claude 撰寫。這篇導讀他們的審查流程：PR 先過七層檢查，人力依風險分 0／1／2 人，目標是每個變更最多一位真人，而且 revert 不增加。
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4 篇文章Uncle Bob 不讀 agent 寫的程式碼：他用什麼關卡取代 code review
2026/7/23 Uncle Bob 那則 418 萬瀏覽的貼文不是宣言，是回覆——回一位 1983 年入行的工程師問「我心理上就是需要看懂程式碼，是不是太老派」。而且他沒有完全不讀：6/1 那則四階段 pipeline 的原文寫著 I spot check the code，門檻是 crap ≤ 6（業界慣例 30）、mutation 要 kill all survivors。附開源的 Acceptance-Pipeline-Specification 拆解與 Grady Booch 點名的三個指標盲區。
AI Code Review 走到哪了：從 Cloudflare 的 Multi-Agent 系統看業界現況
Cloudflare 內部跑了 30 天 Multi-Agent Code Review，131K 次 Review、中位數 3 分鐘。這篇整理他們的架構，以及 Anthropic、GitHub、CodeRabbit、Greptile 等業界方案怎麼做同一件事。
Code Review Comment 怎麼分類？從 Conventional Comments 到 AI Review 工具的分類體系
主流分類系統有三種路線：Conventional Comments（標籤制）、Google 嚴重度前綴（Nit/Optional/FYI）、SonarQube 四象限（Bug/Vulnerability/Code Smell/Hotspot）。AI review 工具各自發展出不同分類，但核心維度收斂在正確性、安全、效能、可維護性四大塊。