Con el desarrollo de la IA, el coste del código está cayendo rápidamente. Cada vez hay más, pero los equipos no crecen en proporción al número. Las herramientas de generación de código de IA (Copilot, Cursor, Codex, Claude Code) aumentan la velocidad de escritura, pero no la velocidad de revisión del código.
Las relaciones públicas en sí mismas se convierten en un cuello de botella; pueden quedarse durante días en su empresa o proyecto de código abierto, se puede perder el contexto, se pierde tiempo en su evaluación y, a veces, en vano.
En promedio, un equipo dedica aproximadamente el 20% de su tiempo de trabajo a revisiones, especialmente si se trata de un gran PR o de un recién llegado.
¿Pero cómo solucionar este problema? Después de todo, el problema no es que los revisores sean malos o que haya que darles más trabajo, sino que el volumen de código está creciendo más rápido que la capacidad de verificarlo de manera significativa.
En este artículo, hablaré sobre cómo ayudar a su proyecto corporativo o de código abierto si se está ahogando en revisiones de código, y hablaré sobre las soluciones existentes: devin ai, context7, deepwiki, Rabbit Code Review y otras.
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@habr_ai