最近看到一场演讲，HumanLayer 的创始人德克斯·霍西聊了一个很多程序员都在想的问题：AI 写的代码，你还会认真看吗？

他在演讲开头做了个现场调查，问台下有多少人已经让 AI 写完了全部代码。举手的人不少。然后他追了一句：这些代码你还会读吗？现场一下就安静了。

现在的情况大家应该都有感觉。一张工单丢给 AI Agent，几个小时就能出一个 PR，测试也能跑通。写代码这个环节确实变快了，但审查还是得人来，要读改动、查调用关系、确认有没有破坏原来的东西。这就很矛盾，写只要几分钟，审查却要几小时甚至几天。所以一个很自然的想法就冒出来了：干脆连审查也交给 AI，人完全不用看代码。德克斯管这叫“关灯运行的软件工厂”。

他自己就在做编程 Agent 产品，所以他不反对自动化。小任务、范围清楚的活，让 Agent 从工单做到 PR，没问题。他担心的是那些要长期维护的系统，几个月后还要在同一堆代码上加新功能的那种。

他讲了一个很具体的场景。Agent 为了赶紧把功能交出来，在三个地方各补了一段判断逻辑，测试全过了。但下次规则一变，团队就得找到这三个地方同时改。这种代价不会马上暴露，可能几个月后才发现，到时候接手的人根本不知道当初为什么这样写。

他还提到一个分阶段的评测叫 SlopCodeBench。这个评测不是一次性把需求扔给 Agent 就完事，它会先让 Agent 做一个版本，然后不断加新需求，让 Agent 在自己写过的代码上继续改。先说结果：没有一个 Agent 能全部做完。再说具体数字：表现最好的 Agent，严格检查点的通过率只有16.3%。一次能跑通和反复改好几轮还能接得住，完全是两码事。

那怎么办？德克斯给了几个做法。

第一，遇到大改动，别直接让 Agent 开干，先花20到30分钟跟它讨论方案。模块怎么分、改动按什么顺序提交，先聊清楚。这样后面审查的时候就不用反复争论，能省掉好几个小时的返工。

第二，让 Agent 自己看到软件跑起来的样子。打开浏览器操作页面，用 curl 调接口，不要只让它在终端里看到“测试通过”几个字。一个页面过了组件测试，用户可能根本点不通提交流程，Agent 也应该在提交代码之前看到这个问题。

还有一个容易忽略的事：把 Agent 在这次任务里读了什么材料、为什么这样拆分、团队否掉过什么方案，都记下来。只留最终代码，下一个人或者下一个 Agent 接手的时候，很多判断又得重做一遍。

德克斯在演讲结尾留了一个问题：这次合并之后，谁还要在这份代码上继续工作？如果答案是整个团队，那在 Agent 开工之前，就该把模块和边界讲清楚。它交完活以后，除了看测试结果，也看看下一次改需求的时候会从哪里下手。

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