GitHub 用堆叠式 PR 把 AI 一次生成的巨型代码拆成人类能审的小块

GitHub 如何用堆叠式 Pull Request 拆解 AI 生成的巨型代码

GitHub 工程师分享了一套处理 AI 生成大块代码的工作流：先让模型一次性吐出整个功能的代码，再用堆叠式 Pull Request 自动把几千行改动按文件依赖和语义拆成 200 到 400 行一个的逻辑块。每个 PR 只关注一层改动，审阅的人不用同时看所有东西。文章给了具体命令和分支命名规范，但没披露内部有多少人用、审阅时间到底缩短了多少。

推荐理由：GitHub 官方工程博客分享了一套处理 AI 生成大块代码的实操工作流，用堆叠式 PR 把巨型改动拆成小块审阅，命令和拆分逻辑都给了，团队可以直接参考。但我会先打个折：内部使用规模和审阅效率提升的数据都没公布，这点先别太激动。