过度 Mock 是治理问题，而非代码评审异味

文章引用 Hora 与 Robbes 的 2026 年论文（arXiv 2602.00409，MSR 2026），该研究统计了公开仓库中 120 万次提交，隔离出 48,563 次由编码智能体撰写的提交，发现智能体测试提交引入 mock 的比例为 36%，人类为 26%，且智能体集中于单一 test double 风格，而人类分散使用 stub、fake、spy 和 mock，导致测试套件更脆弱。作者据此主张过度 mock 应作为治理与策略问题处理。

AI推荐理由 引用 Hora 与 Robbes 的 2026 年论文（arXiv 2602.00409，MSR 2026），基于 120 万次提交、其中 48,563 次由编码智能体提交的统计，指出智能体测试提交引入 mock 的比例为 36%，高于人类的 26%，且更集中于单一 test double 风格。论点有数据支撑，对 AI 编码智能体的测试质量治理有参考价值，但结论依赖单一研究，需注意其可复现性。