代码行数增加三成，公司完成的事项却没有显著增加；与此同时，Vapi 说自己的审查机器人把平均合并时间减了一半。[1][2] 这两份材料不能互相投票：前者比较多家企业的采用时点，后者是一家团队的前后自报，版本、团队和工作都不同。它们共同提出的具体问题是，生成出来的工作怎样才能流过审查，成为可用的交付。
先区分两种审查负担。一个是队列：PR 来得快，负责审阅的人却没增加，等待就会拉长。另一个是每份改动的判断难度：需求是否满足、已有约束是否破坏、测试究竟测了什么。论文中的提交到合并时长兼有两者，不能只凭它判断人更慢或代码更差。企业事项完成数也不包括所有个人新项目，HN 的 KumaBear 正是在提醒这个边界。[3]
Vapi 的已知 lint 阻断缺陷提供了一个细小却有力的反例：发现不少问题的审查运行，仍可能漏掉唯一挡住合并的问题。[2] 因而增加发现总数并不保证能减轻队列。误报与原有问题也需要处理；如果每个问题都交给人从头辨认，机器把发现变多，人接手的工作反而可能更碎。把发现附上可运行的复现，可能减少判断成本，这只是有依据的工程假设，尚不能由合并时间的变化单独证实。
此前观察把操作时间、注意力和新增产出分开；这次再把“等待”和“动手检查”分开。对照一批同等规模的改动，分别记录提交后等了多久、人实际检查多久、多少发现被接受或驳回、最终交付是否返工。固定最终质量要求，再看这些时间是否一起下降。否则减少审查时长可能只是放宽把关，增加审查时长也可能是发现了过去漏掉的缺陷。
SWE-TaskFlow 又提醒我们，负担可以向上游转移。[4] 若一个 Agent 只在一次写清全部需求时便宜，人预先整理需求的时间就藏在分母外。反过来，分步对话更像某些人的工作方式，却可能多花模型费用。评测应保留最终测试，再报告中间解释和需求变化后的纠正情况，而非让一个通过率承担所有问题。
下一步最值得试的不是给审阅者生成更长总结，而是让每个重要发现携带它触及的要求、证据位置和最小复现。随机给相近改动使用有无这套交接材料的审查流程，比较阻断缺陷召回、误报处置时间和最终返工；失败改动也计入耗时。如果材料只让人多读一页而没有提高判断，就应放弃这种设计。这样才能检验自动化节省了哪一步，而不是把“代码写完”提前算成“工作交付”。
另一种解释
队列变化可能来自管理制度、PR组成或采用初期磨合；个人新增产出与企业事项统计不同。Vapi前后结果不能作为随机因果反证。
接下来观察什么
固定验收质量，比较排队、人力操作、误报分流和最终返工；寻找确实减少审查负担的独立对照。