你会花1美元在PR上使用智能代码审查吗？
我投入时间在LLM（大语言模型）工具上——甚至还是“智能（Agentic）”工具——可能会让一些人感到意外，因为我一直有点像是AI怀疑论者。不过，这个代码审查项目并不是我第一次涉足这个领域；我还在做一个叫camas的任务运行器，它可以选配MCP（模型上下文协议）和技能模块，而这个运行器本身也被用来开发代码审查工具。反过来，现在camas的每个PR都受益于code-review的智能审查。与其说我怀疑LLM本身，不如说我更怀疑“AI产业”，或者对炒作和恐吓保持警惕。我并不相信“AI智能体”能取代工程师，或者说取代任何职业。我只能从自己作为软件工程师的经验出发——像Opus和Fable 5这样的前沿模型非常适合写软件，但单凭它们自己，我觉得它们做得并不好。不过我也没有把头埋进沙子里。我的经验是，LLM在专家判断和确定性检查的约束下，能够极大地提升开发和测试的速度，尽管这种提升很难量化。其中一个我非常满意的应用场景就是代码审查，尤其是智能代码审查。最近，我开始担心后AI泡沫时代或后token补贴时代会是什么样子。那些提供低成本推理的模型能存活下来吗？如果贡献者再也用不起补贴的固定费率套餐，开源软件（OSS）项目又该如何从LLM中受益？继续阅读crumpledpaper上的内容。