编码 agent 的普及正在带来审核队列、薄弱的正确性证据和重复的安全修复工作。可行的做法是：给低风险 diff 加更窄的门控，在缺少测试时对生成代码做可执行检查，以及为漏洞修复 agent 保存修复记忆。
看到 AI 生成的 diff 数量超过人工审核能力的团队，可以为低风险改动建立一条更窄的自动审核路径。RADAR 给出了一种具体做法：按来源分类 diff，排除敏感文件和作用域，用风险模型给每个 diff 打分，运行 LLM 审核，再跑确定性检查，只在配置好的阈值内自动落地。Meta 报告称，RADAR 审核了超过 535K 个 diff，落地了超过 331K 个 diff，在该部署中，回滚率和生产事故率都低于非 RADAR diff。一个小版本可以先从 codemod、生成的 runbook 改动，或白名单所有者开始，再把回滚率、事故率和审核墙时长与普通审核做对比。
开发者拿到生成代码时，常常还没有可信的测试套件。TRAILS 给出了一种可以落地的检查方式：先从自然语言规格里提取行为类别和前置条件，生成候选输入，执行候选程序，再让 LLM 在看不到代码的情况下判断每个输入输出对是否符合规格。这个方法在 LiveCodeBench 和 CoCoClaNeL 上的 Matthew correlation coefficient 高于 zero-shot chain-of-thought 基线，但每个任务消耗的 token 也更多。它适合那些接受错误函数代价很高、又没有完整测试套件的代码生成场景，比如内部脚本工具、数据转换和生成的辅助函数。
做 agentic 漏洞修复的安全团队，可以把修复尝试按 CVE 或 CWE 存成可复用经验。EvoRepair 会记录漏洞分析、修复策略、轨迹分析、可复用规则和后续备注；它会先检索相关经验，再在 Docker 中尝试补丁，之后为每次尝试打分并更新经验库。论文报告在 GPT-5-mini 上，PATCHEVAL 达到 93.47%，SEC-bench 达到 87.00%，在对比中超过了 12 个自动漏洞修复基线。实际试点可以先选一个反复出现的弱点类别，比如路径穿越或命令注入，再看 agent 是否更少重复失败编辑，并且能在更少轮次内通过安全测试。