AI がコードの大部分を書くとき、review が主要な品質ゲート — そして新しいボトルネックになる。プロセスは、スタイル/タイプミスを捕まえることから、人間が一行ずつ書いていないコードの、意図・正しさ・セキュリティを検証する ことへと移る。
メンタルモデル: AI の diff をレビューするのは、自信満々のジュニアの PR をレビューするようなものだ — 正しく 見える が、微妙に間違っているかもしれない。構文だけでなく、推論とエッジケース をレビューする。
AI がコードの大部分を書くとき、review が主要な品質ゲート — そして新しいボトルネックになる。プロセスは、スタイル/タイプミスを捕まえることから、人間が一行ずつ書いていないコードの、意図・正しさ・セキュリティを検証する ことへと移る。
メンタルモデル: AI の diff をレビューするのは、自信満々のジュニアの PR をレビューするようなものだ — 正しく 見える が、微妙に間違っているかもしれない。構文だけでなく、推論とエッジケース をレビューする。
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寄付する面接官は、あなたが AI の出力を より多くの review が必要なものとして扱うか、安価なチェックを自動化するか、人間の説明責任を保つかを見ている。弱い 回答:「AI コードはたいてい問題ないので、より速く merge する」。強い 回答: review がゲートで、CI が lint/test/security を自動化し、人間が意図 + エッジケースをレビューし、提出者がコードを所有する。
厳しすぎる review は速度の利得を消す。緩すぎると品質/セキュリティの負債を積む。自動化 + リスクベースの review でバランスを取る — boilerplate には軽いタッチ、セキュリティ上重要な経路には深い review。