Tessl：AI 软件工厂的瓶颈不是评审而是风险控制

Tessl 博客发文称，在 AI 软件工厂中，代码评审看似是瓶颈，真正的问题是风险控制——如何让变更在无人逐行阅读的情况下安全推进。 文章提出四类控制手段：降低出错概率（测试、静态分析、隔离执行、对抗性 agent）、验证结果（验收场景与证据包）、定位风险（系统关键性、依赖中心性、可回滚性）、限制影响（隔离单元、熔断、特性开关、自动回滚），并主张自主性应作为风险预算决策逐步授予。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。