Abstracted Code Representation for Review

逐行审查大量AI生成的代码既繁琐、易出错，又效率低下。如果对代码生成过程有一定程度的信任，人工审核人员往往更关注验证变更的高层次意图和逻辑正确性，而非细微的语法细节。

为人工评审提供代码变更的高层级抽象表示，而非（或同时补充）原始代码差异（code diff）。具体可包含以下类型：

• 伪代码（Pseudocode）：以更易读、简洁的格式呈现变更的逻辑。
• 意图摘要：从功能层面描述变更的预期达成目标。
• 逻辑差异（Logical Diffs）：着重体现程序行为或结构的变化，而非仅仅是文本内容的差异。
• 可视化（Visualizations）：以图形化形式展示控制流或数据流的变更。

关键在于，这种抽象表示必须具备强有力的可靠性保障（或至少是高度置信度），确保其能准确、忠实地对应到即将实施的底层代码修改。这能让评审人员专注于概念层面的正确性，大幅加快验证流程。