CI/CD 接入 AI 审查候选意见不能跳过确定性门禁AI 可以补充代码审查线索但不能替代编译、测试、依赖扫描和发布审批。流水线要把“模型建议”和“确定性检查结果”分开显示。门禁顺序先运行格式、类型、单元测试和安全扫描再把变更摘要与失败信息交给模型归类。模型只输出候选风险和定位建议不直接改发布状态。涉及敏感源码时先确认模型服务的数据边界。下面的 Go worker 只展示受限并发的任务消费。接入流水线前还要补齐提交入口、关闭等待、panic 隔离和结果回传package main import ( context fmt sync time ) type DynamicProcessor struct { mu sync.RWMutex workerLimit int queue chan func() } func NewDynamicProcessor(limit int) *DynamicProcessor { return DynamicProcessor{ workerLimit: limit, queue: make(chan func(), limit*2), } } func (p *DynamicProcessor) Run(ctx context.Context) { for i : 0; i p.workerLimit; i { go func(id int) { for { select { case task, ok : -p.queue: if !ok { return } task() case -ctx.Done(): return } } }(i) } }如何判断 AI 环节有价值选择一组历史变更记录模型发现的有效问题、误报、审阅时间和调用成本。样本、模型和提示词版本保持一致性能指标同时保存运行环境与统计口径。模型不可用时确定性门禁仍应继续运行。AI 是额外证据源不是流水线的单点。
