研究：AI 编码智能体生成更多代码，但软件产出并未增加
哈佛大学研究者 Fiona Chen 和 James Stratton 基于 Jellyfish 的工程分析数据，覆盖 2021 年至 2026 年 3 月间 700 多家软件开发公司、70 多万名员工的 3 亿条工作事件（如提交和 pull request），发现人类代码审查是 AI 编码工具整体效率的显著瓶颈。
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Ars Technica · AIAI 评分6262
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分5858 GitHub 发布 ReviewBench：面向 AI 代码审查的开放基准
GitHub 发布 ReviewBench，一个面向代码审查智能体的开放离线基准，基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布特征构建，包含来自 187 个开源仓库、覆盖 19 种语言的 219 个 pull request。
推荐理由：GitHub 公开了代码审查基准的构建方式与评测口径，读者可据此判断自家审查智能体的强弱与取舍。