AI 能写代码，但能替你点合并按钮吗
讨论 AI 自主权时，最常见的争论是"AI 够不够聪明"。但这是个错误的问题。正确的标准是"这个决定错了，后果谁扛、扛不扛得起"。
改个变量名错了，回滚就行，后果轻，可以多委托；合并到主干错了，可能进了生产、影响用户、要背锅，后果重，必须人拍板。委托级别和后果严重度成反比，和能力无关。所以"AI 现在很聪明了可以全权合并"是危险的想法——聪明不等于不会错，错一次的代价决定了你该不该让它自主。这条想清楚，委托边界就清晰了。
拖动滑块，看五级委托各自的边界：AI 能做什么、不能做什么、风险多大。结合你的场景选级别。
不是级别越高越好，而是匹配场景：
AI 只给建议，人逐条看。适合核心代码、新人练手、合规要求高的项目。
AI 自动发评论，人决定改不改。最常用级别，平衡效率与安全。
AI 自动改小问题（格式、typo、缺测试），人 review 改动。低风险高频场景。
AI 自动批准非主干分支的合并，主干仍人审。隔离爆炸半径。
L5 自主合并极少推荐——除非有完整回滚机制 + 影响面测试 + 责任明确归属。即使技术可行，组织上"AI 合并出了事谁负责"没解决前，别上 L5。很多团队卡在这一步：技术上 AI 能合并，但出事的锅没人愿意背，所以实际停在 L3-L4。委托的天花板往往不是技术，是责任归属。
聪明的做法不是"选一个级别用到底"，而是动态委托——根据 PR 的特征自动调级别：
这就是"人类在环"的精髓：不是人在不在环里，是人在环里的哪一环。低风险环 AI 自己跑，高风险环必须人按确认。动态委托让 AI 干 80% 的活、人只盯 20% 的高风险决策——这才是 AI 时代人该干的事：做判断，不做苦力。