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Boris Cherny 表示，他們會先用 Claude Code 找出 99%+ 的 bug，再由工程師做 sanity check，確認沒有漏掉明顯問題。

Imbue 推出開源工具 Vet，專門驗證 coding agent 的行為是否誠實。它會審查 agent 的對話紀錄和 code changes，抓出那些聲稱測試都過了但其實根本沒跑的情況。本地執行、零遙測、可整合進 CI。

Simon Willison 在他的 Agentic Engineering Patterns 指南裡新增了「Anti-Patterns」章節，第一條就是：不要把 AI 生的、你自己根本沒看過的 code 丟給同事 review。你省了時間，但你的 reviewer 付出了代價——而他們大可以自己叫 AI 生。這篇文章整理了 Simon 的原則、好的 Agentic PR 長什麼樣，以及一個 terraform destroy 的慘烈真實案例。

swyx 認為 Agentic Engineering 的最終挑戰在於消除人類 Code Review 的瓶頸，SDLC 即將迎來天翻地覆的改變。

Canva CTO Brendan Humphreys 揭露了一個讓人重新思考「工程師是什麼」的工作模式：工程師下班前寫好詳細指令，AI Agent 整夜執行，早上起來成果已經準備好了。Senior Engineer 的日常變成了「大部分在做 Review」。Anthropic CEO Dario Amodei 把這叫做軟體工程的「Centaur Phase」。但 Accenture 的調查顯示，不到 10% 的組織真正重新設計了工作來配合 AI。另一間 6 人新創 Cora 用 Agent 產出了過去需要 20-30 人才能完成的 code 量。AI 在以指數速度進步，而你不是。

Drexel 和 Missouri 大學的研究團隊分析了 GitHub 上 33,596 筆由五大 coding agent 提交的 PR。結果？整體 merge rate 71%，但差距驚人：Codex 83%、Claude Code 59%、Copilot 只有 43%。更恐怖的是失敗模式：Agent PR 被拒的第一名原因不是 code 寫得爛，而是「根本沒人理」。LeadDev 同步報導指出，這場 Agent PR 大洪水正在壓垮企業的 Monorepo 和 CI 基礎設施。

Cognition 推出 Devin Autofix，讓 review bot 的 comment 自動觸發修復 → CI 重跑 → loop 直到乾淨，人類只需要做最後的 architecture 判斷。核心洞察：單一 agent 是工具，agent + reviewer loop 才是系統，而系統會複利成長。

GitHub 正式推出 Agent HQ 的多 Agent 支援：Copilot Pro+ 和 Enterprise 用戶現在可以直接在 GitHub 和 VS Code 裡同時跑 Claude、Codex 和 Copilot，讓不同 AI 用不同思路攻同一個問題。不用切工具、不用複製貼上 context，所有產出直接變成 Draft PR。對 Tech Lead 來說，這可能是 Code Review 流程的一次典範轉移。