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如何让代码更容易 Review
现在 AI Agent 开始有能力接管更多工作了。每个程序员的亲手写代码的必要性减少了，交给 Agent 的工作更多之后意味着 Review 容易成为效率瓶颈。
虽然 Vibe Coding 是不 Review 代码的，但这带来的后果是，Vibe Coding 的产品往往不适合用来做持续迭代，Vibe Coder 会逐渐失去对代码库的控制。所以，如果想在一个生命周期长需要持续迭代的产品上写代码，Review代码还是有必要性的。
# 老方法
以往很多老生常谈的代码规范实践，仍然能让review工作轻松不少。
## 静态类型
首先是静态类型检查。这些都是老生常谈了，静态类型检查也是现在TypeScript这类语言如此受欢迎的原因。在AI环境下，TypeScript应该是使用量最高的语言了，很大原因是它兼顾了灵活性和静态检查。它不需要受静态类型约束，可以变得非常灵活，另一方面又能提供超级灵活的类型去做很多检查，在编译期就能帮助我们检查掉很多问题。
但是，TypeScript语言毕竟还不是完美无缺的，因为TypeScript的类型是和它的Runtime分开的。所以，有时候你标注的类型和具体执行时的类型是错开的，Runtime可能拿到的是错误的类型。
在这种情况下，TypeScript实践的最好方式是：
1. 在类型检查方面，要打开所有严格的检查。
2. 从外部系统来的类型上加上 Zod 这样的 schema 检查
Lint 也很重要。
举个例子，如果你有一个 Promise 没有被await，然后你就直接拿它的值去做一些事情，TypeScript编译器本身是不会对这种行为报错的。但是在Linter下面是可以检查到这种问题的，而且这种问题很容易造成各种bug。我之前就因为类似的问题被卡过好多次。
这里面很大的原因是一个Promise在没有被await的时候，它是可以被拿去做if-else判断的。比如说，你的一个Promise返回的是一个boolean值，你没有await它，然后你直接去做真值判断，这个判断就过了。像这种问题就是Linter可以检查出来，而TypeScript编译器是查不到的。所以，也需要配上Linter的这种正确性检查。
## 测试
### 减少 Mock-heavy 的测试
测试大致可以分为单元测试和集成测试。单元测试往往测试的就是一个纯函数的行为，它是很小的。集成测试则是更完整的，比如把一个应用真的跑起来，或者直接测试一个 Lib 暴露出来的 API。
Mock-heavy 的集成测试应该尽量减少。因为这种测试实在太麻烦了，你需要模拟环境，写的Mock代码有时甚至比业务代码还要多。而且你Mock的可能不准确，行为又容易变，会导致你的代码变更变得不灵活。因为一旦中间层的抽象变了，Mock 层也要变化，从要要更改大量测试，往往从成本上来说是得不偿失的。
### 代码组织形式决定测试难度
很多时候代码是可以拆分出可独立进行单元测试的模块的，但是很多人没有意识到。因为很多人会把纯逻辑的代码和网络层、文件 IO 以及各种非必要的外部模块建立起依赖。
而外部依赖尽可能少的纯逻辑的函数才是高度可测的。因为固定的输入就会有固定的输出，让测试的 Expect 变得很好写并且很稳定。对于这样的模块，被测试充分覆盖之后，就不用担心 AI 改错代码造成 regression，就敢大胆交付，review 的心智负担就小不少。
### UI Components
UI Components 也是可以变成纯逻辑的。这意味着它们要不涉及 IO，没有 Side-Effect，不会被全局变量影响。
这样的 Components 上固定的输入可以有固定的输出，也就是固定的 Props 要产生固定的渲染结果。
那么配合 Storybook 这样的工具，给每个 Component 一组 Stories，就可以很清晰看到他们在各种不同场景下的渲染效果，而不用去 Mock 或者真的把应用跑起来观察。
这让我们很方便地去做 Snapshot Test。可以在类似 Chromatic 提供的服务，或者是我们自己通过Playwright的方式去做接入。
# Context
有时候是因为人缺少相对应的context，这时候你会很难判断改的某一段逻辑它是不是对的。
我发现这种场景非常适合让AI去提供context。
AI确实能提供非常大的帮助，因为我们现在缺少的context都可以让AI帮我们补齐。最近的体验在这上面还是非常好的，因为我们可以让GPT 5.2 或者 Opus 4.5去帮我们找到缺失的那部分context。比如某个算法不了解，我们可以让它在注释里面把这个算法完整介绍一遍，每个地方的原理是什么样的，它都可以帮我们写清楚。这让review过程变得非常丝滑。它还可以帮你补全执行流程。
目前最主要的感受是智能还是第一位的。更智慧的模型能提供的信息量和对我们意图的理解都会更准确，对指令的遵循也会更好，而且会有自己的判断。它有时候会拒绝你的请求，因为它觉得它自己才是正确的，这确实是好的模型表现出来的一些行为。
另外，之前Winsurf出的CodeMap，虽然它里面也有提供这种帮你review的工具，专门针对帮助你理解代码的场景，并提供了自己的可视化功能。但那个东西用下来目前感受还是帮助不大。一方面它交互不太符合直觉；另一方面，一个模型如果足够智能，它最终输出的就算是没有什么可视化修饰的 Plaintext 能够提供的价值就足够高。
所以现在还是模型本身的智能带来的体验差距最大。现在去买200刀每个月的套餐还是很划算的，毕竟不限制最好的模型的 Quota。
（这一篇大部分直接用 typeless 口喷的，感觉很不错
现在 AI Agent 开始有能力接管更多工作了。每个程序员的亲手写代码的必要性减少了，交给 Agent 的工作更多之后意味着 Review 容易成为效率瓶颈。
虽然 Vibe Coding 是不 Review 代码的，但这带来的后果是，Vibe Coding 的产品往往不适合用来做持续迭代，Vibe Coder 会逐渐失去对代码库的控制。所以，如果想在一个生命周期长需要持续迭代的产品上写代码，Review代码还是有必要性的。
# 老方法
以往很多老生常谈的代码规范实践，仍然能让review工作轻松不少。
## 静态类型
首先是静态类型检查。这些都是老生常谈了，静态类型检查也是现在TypeScript这类语言如此受欢迎的原因。在AI环境下，TypeScript应该是使用量最高的语言了，很大原因是它兼顾了灵活性和静态检查。它不需要受静态类型约束，可以变得非常灵活，另一方面又能提供超级灵活的类型去做很多检查，在编译期就能帮助我们检查掉很多问题。
但是，TypeScript语言毕竟还不是完美无缺的，因为TypeScript的类型是和它的Runtime分开的。所以，有时候你标注的类型和具体执行时的类型是错开的，Runtime可能拿到的是错误的类型。
在这种情况下，TypeScript实践的最好方式是：
1. 在类型检查方面，要打开所有严格的检查。
2. 从外部系统来的类型上加上 Zod 这样的 schema 检查
Lint 也很重要。
举个例子，如果你有一个 Promise 没有被await，然后你就直接拿它的值去做一些事情，TypeScript编译器本身是不会对这种行为报错的。但是在Linter下面是可以检查到这种问题的，而且这种问题很容易造成各种bug。我之前就因为类似的问题被卡过好多次。
这里面很大的原因是一个Promise在没有被await的时候，它是可以被拿去做if-else判断的。比如说，你的一个Promise返回的是一个boolean值，你没有await它，然后你直接去做真值判断，这个判断就过了。像这种问题就是Linter可以检查出来，而TypeScript编译器是查不到的。所以，也需要配上Linter的这种正确性检查。
## 测试
### 减少 Mock-heavy 的测试
测试大致可以分为单元测试和集成测试。单元测试往往测试的就是一个纯函数的行为，它是很小的。集成测试则是更完整的，比如把一个应用真的跑起来，或者直接测试一个 Lib 暴露出来的 API。
Mock-heavy 的集成测试应该尽量减少。因为这种测试实在太麻烦了，你需要模拟环境，写的Mock代码有时甚至比业务代码还要多。而且你Mock的可能不准确，行为又容易变，会导致你的代码变更变得不灵活。因为一旦中间层的抽象变了，Mock 层也要变化，从要要更改大量测试，往往从成本上来说是得不偿失的。
### 代码组织形式决定测试难度
很多时候代码是可以拆分出可独立进行单元测试的模块的，但是很多人没有意识到。因为很多人会把纯逻辑的代码和网络层、文件 IO 以及各种非必要的外部模块建立起依赖。
而外部依赖尽可能少的纯逻辑的函数才是高度可测的。因为固定的输入就会有固定的输出，让测试的 Expect 变得很好写并且很稳定。对于这样的模块，被测试充分覆盖之后，就不用担心 AI 改错代码造成 regression，就敢大胆交付，review 的心智负担就小不少。
### UI Components
UI Components 也是可以变成纯逻辑的。这意味着它们要不涉及 IO，没有 Side-Effect，不会被全局变量影响。
这样的 Components 上固定的输入可以有固定的输出，也就是固定的 Props 要产生固定的渲染结果。
那么配合 Storybook 这样的工具，给每个 Component 一组 Stories，就可以很清晰看到他们在各种不同场景下的渲染效果，而不用去 Mock 或者真的把应用跑起来观察。
这让我们很方便地去做 Snapshot Test。可以在类似 Chromatic 提供的服务，或者是我们自己通过Playwright的方式去做接入。
# Context
有时候是因为人缺少相对应的context，这时候你会很难判断改的某一段逻辑它是不是对的。
我发现这种场景非常适合让AI去提供context。
AI确实能提供非常大的帮助，因为我们现在缺少的context都可以让AI帮我们补齐。最近的体验在这上面还是非常好的，因为我们可以让GPT 5.2 或者 Opus 4.5去帮我们找到缺失的那部分context。比如某个算法不了解，我们可以让它在注释里面把这个算法完整介绍一遍，每个地方的原理是什么样的，它都可以帮我们写清楚。这让review过程变得非常丝滑。它还可以帮你补全执行流程。
目前最主要的感受是智能还是第一位的。更智慧的模型能提供的信息量和对我们意图的理解都会更准确，对指令的遵循也会更好，而且会有自己的判断。它有时候会拒绝你的请求，因为它觉得它自己才是正确的，这确实是好的模型表现出来的一些行为。
另外，之前Winsurf出的CodeMap，虽然它里面也有提供这种帮你review的工具，专门针对帮助你理解代码的场景，并提供了自己的可视化功能。但那个东西用下来目前感受还是帮助不大。一方面它交互不太符合直觉；另一方面，一个模型如果足够智能，它最终输出的就算是没有什么可视化修饰的 Plaintext 能够提供的价值就足够高。
所以现在还是模型本身的智能带来的体验差距最大。现在去买200刀每个月的套餐还是很划算的，毕竟不限制最好的模型的 Quota。
（这一篇大部分直接用 typeless 口喷的，感觉很不错
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有时候推特想看点新消息很容易看着看着被视频吸引走。受@自然卷的Neil 启发，把手机工作模式设置成了黑白的，带短视频的应用设置成了反色的 😌 马上不上头了
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退订了 Cursor 买了 Windsurf
现在大量用 Codex，感受不到 Cursor 的价值了。但是 Windsurf 的 DeepWiki 和 Codemaps 来辅助读代码确实是现在非常需要的能力，而且 SWE-1.5 真快啊。
现在大量用 Codex，感受不到 Cursor 的价值了。但是 Windsurf 的 DeepWiki 和 Codemaps 来辅助读代码确实是现在非常需要的能力，而且 SWE-1.5 真快啊。
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