# 审查 AI 生成的代码

Taiga Learning · 工作表
https://taiga.training/zh-CN/lessons/review-ai-code/

使用虚构或获准信息。不要在工作表中写入秘密信息。

## 学习目标
- 先审查行为和权限，再检查代码风格。
- 在小示例中识别缺失的授权检查。
- 区分生成的摘要与经过验证的证据。

## 练习
打开实践区的代码审查练习。识别操作者、请求的资源和可信的组织边界。然后用同样方法检查一个真实的小型 PR。仅使用获准审查的代码。

## 你的回答
- 场景与范围：
- 假设与未解决问题：
- 拟议答案或决定及其理由：

## 验证回答
| 说法或标准 | 证据或测试 | 结果或缺口 | 负责人 |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## 下一步行动
- 行动、负责人和日期：
- 何时复核这份回答？

## 应记住的原则
审查最终 diff 和相关检查。代码由谁编写，不会改变发布责任。

## 来源
- [Google Engineering Practices: Code review](https://google.github.io/eng-practices/review/reviewer/looking-for.html)
- [OWASP: Authorization Cheat Sheet](https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/Authorization_Cheat_Sheet.html)

本工作表辅助学习。完成工作表本身，不构成对生产变更的授权。