本文基于《AI 时代的 Code Review 最佳实践》整理核心信息，并结合实际工程场景给出可执行建议。
核心摘要
- 随着 AI 辅助编程技术的成熟，我们的开发工作流程也会需要不断与时俱进，以提升 AI 时代的开发效率。过去十几年，随着敏建开发的不断深入人心，很多开发工作任务不断左移（如测试左移），更多的工作在 IDE 侧便需要持续不断的进行。而随着 AI Agent 能力的增强，代码评审（Code Review）等工作也必然会左移至 IDE 内进行。
- 本文将重点讨论 CR 左移后，我们日常开发的规范流程中如何进行 CR 最佳实践。
- 对于 Cursor，核心思想是基于 Rules 定制 CR 场景行为，让 Agent 的行为更加符合我们的要求。
- 1.1、设置 Cursor Rules
我的判断
这类内容的共同点是：模型能力上限不断提高，但稳定产出仍取决于流程约束。把验收标准、上下文边界、回归测试写清楚，实际收益会明显高于“追最新模型”。
真正有复利的做法不是一次性写出完美提示词，而是形成可复用的协作脚手架：任务拆解模板、失败回喂模板、以及固定的验证清单。
可直接落地的做法
- 先写可判定的完成标准（测试通过、接口契约、输出格式），再让模型实现。
- 每轮迭代只改一个维度（正确性/可读性/性能），避免目标漂移。
- 把失败案例沉淀为检查清单，下次直接复用。
结语
技术文章真正的价值不在“看过”，而在“转化为下一次决策时可复用的方法”。建议把本文结论映射到你当前项目的一项具体动作，并在一周内验证效果。