MCP 会话与委托模式 · AI code review
很多人对 AI Code Review 有两种极端：要么觉得"AI 能替我 review 了"，要么觉得"AI review 都是噪音没用"。都不对。
AI review 擅长的是量大、规则明确、模式化的问题：命名不规范、缺少空指针检查、重复代码、明显的反模式。这些占 review 工作量的 80%，但价值低——AI 扫一遍就清掉了。
AI 不擅长的是需要上下文和判断的：这个设计符不符合业务、这个抽象对不对、这里该不该加复杂度。这 20% 才是人该花时间的。AI 是过滤器，把低级问题挡在门外，让人聚焦高价值判断。
下面是一段 diff，点"运行 AI review"，看 AI 通过 MCP 会话怎么读代码、给什么意见。
open-code-review 用"委托模式"控制 AI 的自主范围，三档：
选哪档看项目的"安全垫"有多厚：测试覆盖高、有 CI 门禁、改动可回滚，才能上自动；测试薄、改动难回滚，只能用建议模式。委托程度要和安全垫匹配，否则 AI 越自主越危险。