一位AI开发者发现，使用AI模型互相评审代码非常有效，但信任评审AI是主要挑战。开发者发现，AI模型和人类一样，都有盲点，测量工具中的一个bug可能会悄无声息地破坏所有后续数据。为解决这个问题，开发者建立了一种让不同供应商的AI互相评审工作的实践，强调模型之间的分歧比一致性携带更多信息，并且人类监督对于最终决策至关重要。 AI
影响 强调了在AI辅助开发中确保可靠性需要人类监督和跨供应商AI协作。
排序理由 开发者使用AI进行代码评审的个人经验和方法论。
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<h2> A bug my own tests waved through, caught by an AI from another vendor </h2> <p>I wrote a small tool to measure extraction accuracy. My own test suite: 16 cases, all green. I figured it was ready to ship.</p> <p>Just to be safe, I handed it to OpenAI's Codex CLI and told it t…