Pull Request 与 Agent Trails：AI 代码需要新的评审界面吗？

文章指出 pull request 围绕“人写变更、提交 diff、请他人评审”设计，而编码 agent 会快速产生多个提交、跨仓库重复任务并根据自动反馈修改代码，使熟悉的评审页变成 diff 与评论队列，却仍无法回答变更是否达成预期目标。Entire 在其新 Git forge 中以 Trails 应对：把任务、agent 活动、评估和构建结果放在同一评审界面，公司称 agent 可在每次推送时运行定制评估，由人工确认进展、合并门禁决定何时就绪。作者强调这是工作流假设，尚不能证明人类代码评审已被取代。

AI推荐理由 文章讨论编码 agent 产出多提交、跨仓库重复任务、按自动反馈改代码后，传统 PR 评审页可能只留下 diff 队列而无法回答“变更是否达成目标”，并介绍 Entire 的 Trails 将任务、agent 活动、评估和构建结果放在一起；作者明确将其定位为工作流假设而非人类代码评审被取代的证明，态度审慎，但缺少独立验证。