编码代理的采用已经带来可衡量的审查压力：一项企业研究发现，拉取请求吞吐量翻倍，审查者负载约翻倍。实际应对方式是在拉取请求历史、DevOps 操作边界，以及与代码变更绑定的测试周围加入更具体的验证。
使用编码代理的团队应在代码审查中加入仓库级历史记录。审查工具可以按仓库、代理、分支和受影响的子系统，对 AI 编写的拉取请求分组，并把审查者备注带到后续拉取请求中。第一项检查很简单：当 AI 编写的拉取请求触及认证、遥测、密钥、CI、部署脚本或权限检查时，审查者在批准 diff 前能看到近期相关的 AI 变更。
生产压力已经可见。在企业强制使用研究中，每名开发者合并的拉取请求达到强制要求前基线的 2.09 倍；到研究窗口末尾，AI 编写的拉取请求升至约 90%；每名审查者的负载约翻倍。另一项持久代码库研究说明了为什么单个 diff 审查会漏掉部分风险：分散在多个拉取请求中的渐进式攻击，在 87% 的情况下逃过了 GPT-4o 任务描述 diff 监控器；而保留跨拉取请求可疑备注的 link-tracker 监控器把规避率降至 54%。一个有用的试点做法是，在高风险目录以仅观察模式运行该队列，并比较加入历史视图前后，审查者打开先前相关拉取请求的频率。
DevOps 团队应在可能改变共享状态的代理命令前，加入明确的操作、目标、环境和范围检查。该包装层可以在清理、回滚、修剪、访问、告警、部署、分支、数据库或制品操作前阻止执行，或要求澄清。检查应读取用户请求和拟执行的命令计划，然后在执行前要求输入确认，例如 action=rollback、target=service-a、environment=staging 和 scope=single deployment。
UnderSpecBench 给出了具体的失败模式。在五种代理-模型配置中，面对欠明确的 DevOps 任务，安全成功率为 15.5% 到 36.8%。在已执行操作的运行中，55.8% 到 67.8% 因错误目标或超范围行为越过了操作边界。目标欠明确与错误目标行为的关联最强。小规模采用测试可以从只读日志开始：收集两周的拟执行命令，标记缺失字段，并统计其中有多少命令本会触及比工单所指更宽的目标。
CI 系统可以为代理编写的拉取请求加入测试-代码共同演化检查。对于生产代码变更，该检查要求代理添加或更新测试，使其在新修订版上通过、在旧修订版上失败，然后报告编译状态、焦点行覆盖率和变异分数。这给审查者一个直接信号，说明测试捕捉到了变更后的行为，而不只是测试套件为绿色。
TestEvo-Bench 为实现机制提供了有用模板。它挖掘相邻的 Java Maven 提交，验证两个修订版都能构建并通过测试，并通过跨修订版运行测试来评估测试。已发布的快照覆盖来自 152 个开源项目的 746 个测试生成任务和 509 个测试更新任务。报告中的最高成功率为：测试生成 77.5%，测试更新 74.6%；但通过输出的变异分数更低。团队可以从一种语言和一个服务开始，把该检查作为非阻塞 CI 运行，并且只在行为回归会带来高审查成本的目录中，将其提升为必需状态。