让两个 AI 代码评审互相开战,一个模型揪出另一个的致命盲点
adrianscottcom · x · 2026-10-03
作者分享了一种让不同模型的代码评审互相"对打"的玩法：把一个模型的评审结果交给另一个模型去批判。被评审的结论相当具体——评审整体质量很高，但存在一个关键盲点（Finding 5 若按字面实现会在运行时出错）和几处细微不准确（Findings 1、3 和一条 Nit）；而关于用哈希而非丢弃 handle 的后续讨论被评价为"顶级建议"。
这种交叉评审的做法能暴露单一模型评审的隐藏缺陷，是一个可复制的工程实践。
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