有一种集体仪式，叫 Code Review。
它通常包含以下流程：
- 提交 PR
- 至少两个人 approve
- 评论区讨论三轮
- 语气礼貌
- 最后合并
然后大家会获得一种很微妙的满足感：
"我们团队很严谨。"
问题是------
严谨和有效，并不是同一个概念。
一、Review 真的在解决什么问题？
理论上，Code Review 的目标是：
- 减少 Bug
- 提升代码质量
- 知识共享
- 降低 Bus Factor
听起来非常合理。
但现实情况往往是：
- Review 者并不真正理解业务背景
- 只是根据个人风格提建议
- 把"我会怎么写"当成"你必须怎么写"
- 在细节上反复拉扯
于是 Review 变成了一种"技术表达欲"的释放场。
二、深度理解真的发生了吗？
很多人说：
"我要完全读懂这段逻辑。"
但问题来了：
- 你真的记住了吗？
- 三个月后你还能复述吗？
- 这个模块半年后还在吗？
大多数情况下：
你花 2 小时理解了一段逻辑。
作者 2 周后重构了它。
你获得了短暂的认知满足。
公司获得了 0 增量价值。
三、Review 是不是在降低速度？
假设：
- 每个 PR 平均 Review 1.5 小时
- 每周 10 个 PR
那就是 15 小时。
一个人两天的工作量。
如果这 15 小时没有直接产生：
- 新功能
- 用户增长
- 收入提升
那它本质上就是组织的"安全感支出"。
四、自我感动的结构
Code Review 最容易陷入的一种心理模式是：
"我在保护系统。"
但真正的问题是：
- 系统是否值得被保护？
- 产品方向是否稳定？
- 三个月后是否会整体推翻？
如果系统本身是实验性的。
那过度保护，只是在保护不确定性。
五、真正有效的 Review 应该是什么？
不是"读懂全部逻辑"。
而是：
- 检查边界破坏
- 检查安全风险
- 检查接口变更
- 检查明显错误
逻辑本身由作者负责。
否则你会得到一个奇怪的局面：
作者写代码。
Reviewer 拥有心理控制权。
责任却仍然归作者。
六、AI 时代的反差
当 AI 可以：
- 自动解释函数
- 自动生成单测
- 自动修复 lint
- 自动重写模块
人类还在做逐行阅读理解。
这不是严谨。
这是惯性。
七、总结一句话
如果 Code Review 不能提高"决策质量"。
那它只是提高了"参与感"。
而参与感，并不是生产力。