B站技术债务治理实战:存量修复加增量拦截的双轨治理体系 发布时间:2026/8/7 18:47:47 本文整理自QCon北京《何之真 - B站的存量修复和增量拦截》通过AI音视频总结工具Ai好记视频转文字转录整理以下为精炼整理后的会议笔记内容。讲到技术债务治理很多团队的第一反应是搞专项治理短期把告警曲线降下来过一阵子又反弹回去然后再来一次专项。B站工程技术团队的这篇分享提出了一个不同的思路存量修复和增量拦截双轨并进加上AI深度参与构建一套可持续、自动化的技术债务治理体系。整场内容对在中大型互联网公司做工程效能、开发者工具、代码治理的人都很有参考价值。痛点为什么技术债务治理这么难B站除了视频业务还包括直播、社区、生态、游戏、漫画、大会员、商业等语言也很丰富主力是 Java、Go、C移动端还有 Kotlin、Swift、鸿蒙等代码仓库量级大且持续增长。单以用户技助中心为例整体代码量六七千万行平均每人十几万行每季度新增数百万行而主站研发只有五六百人的规模。传统治理有几个绕不开的问题专项治理不治本是临时性、阶段性的动作无法常态化还会打断正常开发节奏人必须做优先级取舍。问题引入是持续过程正常迭代、重构、bugfix 都会引入新问题引入速度往往超过修复速度债务越来越多。人工修复周期长从定位、复现、理解、尝试修复、验证编译、单测、lint甚至部署测试环境到 app owner review 和合入每一步都靠人每步都可能因优先级卡住。核心矛盾在于修复是单点、离散的行为而问题引入是持续不断的。所以作者认为要做好治理需要四个能力稳定的修复产能不依赖人工排期可信的验证链路风险分层机制有人负责兜底确认问题并处理AI 在治理中的价值极大提高修复产能人工一个一个修AI 可以批量自动化还包含验证步骤。拓展增量拦截在 MR 阶段的增量拦截里发现更多问题避免它们变成历史债务。知识沉淀修复获得的经验转成 prompt 或 skill 及对应评测级用于持续优化。降低修复门槛原来人要理解规则再改代码现在 AI 能根据自然语言描述直接修人只需看修复对不对。双轨治理总体架构与核心原则存量修复解决如何清空历史债务增量拦截解决如何避免新问题合入主干成为新债务。两条轨道互相依赖存量修复的产出也是一个 MR必须通过增量拦截再验证增量拦截发现的新问题又能作为存量修复的输入扩大范围存量端 AI 负责执行修复验证交其他工具和角色增量端 AI 扩展发现问题的范围并持续提高准确率四条核心原则双轨并进存量修复和增量拦截必须同时进行风险分层减少人工介入但保持可控职责明确规则负责发现和验证AI 负责修复owner 兜底决策回流优化成功失败结果都回流优化规则、prompt 和策略存量修复约束下的批量自动化修复背景团队 2024 年做了全公司工程能力建设为几乎所有应用都增加了增量拦截环节配置了包含编译、单测、lint静态代码扫描的流水线要求不能有新增 bug有的团队还要求不能新增异位或漏洞甚至配置接口测试流水线发现接口不兼容影响。流程存量修复流程从 sonar 扫描开始每个 MR 合并后流水线自动扫描相关应用拿到最新问题数。达到修复阈值后触发自动修复流水线AI 在约束下工作只在自定义 linter 工具和 prompt 指定的问题类型内修复不在全量问题上自由发挥只在指定文件范围内修改修复结果必须通过同一 linter 工具验证生成的 MR 必须通过增量拦截流水线再次检验最后由 app owner review 决策合入为什么是半自动化早期试点时对所有有问题的应用每天全量跑修复但研发正处于紧急新功能迭代没时间 review加上主干频繁合入导致 MR 一直冲突、最后不得不用 MR。后来改成先收集扫描得到的问题数据做报表按应用等级、部门、问题严重程度同步给应用负责人再根据应用重要程度和问题严重程度商定修复阈值达到阈值才批量触发修复流水线owner 也更有动力去 review 合入。效果数据用户技助中心代码异位从第一季度最高 1 万 4 千多降到接近平缓的 1 千 1 百多叠加上其他业务整体一个季度下降约 90%bug 数因为工程能力建设加增量拦截长期维持在个位数增量拦截在主干之外拦下新问题AI 是对原有 CI 流程的补充增强。MR 的增量拦截流水线必跑编译、单测、lint部分开启 AI 能力的仓库还会跑 AI 相关的流水线比如 AI CodeReview、单元测试补充、接口测试补充。所有流水线跑完后汇总结果参考配置判断哪些弱软性失败不阻塞合入综合得到 MR 是否 ready 合入的状态。研发能看到问题描述和修复建议对 AI 部分的问题可据建议修复其他常规编译问题自行处理或暂缓。最终 owner 再做一次 review 决定合入。AI CodeReview对传统 lint 的补充而非替代传统 lint 的局限要把经验固化成规则由工具执行确定性极强只能发现能形式化表达的问题基于单行或局部模式匹配AI CodeReview 的优势可以用自然语言描述审查意图能理解代码上下文、函数模块调用链甚至变更意图从而发现难以规则化的逻辑和规范问题具备需求视角能对照需求、接口约束、预期行为判断实现有没有偏差可构建数据闭环审查结果人工反馈、误报分析、问题归因回流去迭代提示词、更新规则提升识别能力和准确度分层处理很关键对代码本身的审查是高置信度结论作为阻塞合入的门槛有问题必须修复对需求实现的理解和评估是低置信度结论只作为提示不阻塞供研发参考目前 AI CodeReview 只对一部分仓库开启开启范围内准确率在 85% 以上。AI 补充单元测试围绕 MR 变更函数流程从 MR diff 获取变更函数用代码图谱加静态分析梳理这些函数的下游依赖先去远端存储找现成单测执行并看覆盖率超过阈值就结束否则生成新测试生成时在 prompt 里提供整条函数链路信息AI 生成的测试文件可能编译不过会有修复编译循环把编译报错、堆栈喂给 AI 修之后做两轮分析第一轮用变更函数及下游依赖信息对失败 case 归因把非代码问题环境、框架的失败去掉但不简单丢弃而是人工收集处理第二轮给 AI 完整代码库梳理上下游依赖去除无效 case比如针对防御性编程的失败用例最终保留 AI 认为有效并经部分人工确认的用例保存云端复用当前状态上线不到一个月增量覆盖率约 85%正确率还没到门槛AI 标注有效 28 条、人工标注完成 22 条里 12 条有效、准确率 54.5%暂时不把它作为合入门槛等正确率提到 80% 到 90% 再考虑AI 补充接口测试覆盖率驱动的迭代闭环整体设计整体是两层循环。外层循环生成测试用例内层循环修复测试用例执行中的问题。设计原则尽可能覆盖未覆盖的链路一轮只生成一个测试用例避免批量生成互相干扰内层也一次只修一条问题批量修容易出现级联问题、排查困难执行过程基于 mock 回放工具发现下依赖缺失或 mock 内容不对就修对时间戳、随机值这类高波动内容通过策略忽略最后一轮数据链路复盘比较接口实际响应和预期是否一致不一致时让 AI 根据应用日志做完整归因复盘输出交人工确认当前状态目前是内部试点效果波动较大好的应用两三轮就能到 60% 覆盖率。总结与展望核心观点技术债务治理本质是持续运行的系统不能靠一两次专项完成存量修复和增量拦截必须同时做验证要优先AI 或人工修复都先通过验证再人工 review 合入当前局限存量修复主要覆盖少部分低风险类型的规则补充单测和接口测试都还处于小规模试点未来方向MR 合入最终还是由 owner 决定后续可以尝试更精细的分层机制让某类问题自动修复持续优化成本总体落地思路是先证明局部成立再平台化扩张以上内容由 Ai好记 转录整理。Ai好记是一款支持音视频转图文笔记的AI知识库工具支持B站、小红书、抖音、小宇宙等平台链接及本地音视频文件视频转文字后自动生成精华速览、思维导图和结构化图文笔记帮助你把几小时的视频内容变成可搜索、可复习的图文笔记。 相关新闻 企业级 Text-to-SQL 实战:从AI取数工具到智能分析Agent的演进之路 本文整理自QCon北京《王新波 - 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