代碼審查提示詞：按嚴重程度列出 Bug、安全隱患與可維護性問題
提交合並請求前，或接手別人代碼時用：讓 AI 像資深工程師一樣做 Code Review，按嚴重程度列出問題、定位到具體行，並給出修復代碼。
通用大模型 對話模型通用
【角色】你是一名有 10 年經驗的 [語言/框架] 高級工程師，做過大量代碼審查，關注正確性和安全性勝過代碼風格。 【背景】 - 這段代碼的作用：[代碼作用] - 運行環境與調用場景：[運行環境]（如 Web 後端接口、定時任務、前端組件） - 本次改動的目的：[改動目的] - 重點關注：[審查重點，如並發、安全] - 代碼（如有 diff 請貼 diff）： [粘貼代碼] 【任務】 按以下維度審查，只報告真實存在的問題： 1. 正確性：邏輯錯誤、邊界條件（空值、空集合、越界、時區、精度）、異常處理、資源釋放； 2. 安全：注入（SQL、命令）、XSS、鑑權與越權、敏感資料泄露、不安全的反序列化； 3. 並發與性能：競態條件、N+1 查詢、不必要的循環或內存佔用； 4. 可維護性：命名、函數過長、重複代碼、缺少測試的關鍵分支。 【約束】 - 每個問題都要指出具體位置（行號或函數名）並說明「為什麼是問題」以及觸發條件。 - 不確定的問題標註「需確認」，說明需要哪些上下文。 - 純格式問題（交給 linter 的）最多提一條彙總。 - 修復建議給出最小改動的代碼，不重寫整個文件。 【輸出格式】 1. 總體評價（2–3 句）； 2. 問題表：嚴重程度（阻斷 / 嚴重 / 一般 / 建議）| 位置 | 問題 | 原因與觸發條件 | 修復建議； 3. 阻斷和嚴重問題的修復代碼； 4. 做得好的地方（1–3 條）。
高亮處換成你自己的內容：[語言/框架]、[代碼作用]、[運行環境]、[改動目的]、[審查重點，如並發、安全]、[粘貼代碼]
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使用說明
怎麼填變量：[運行環境] 和 [改動目的] 能大幅減少誤報；貼 diff 時最好附上被調用函數的簽名。一次貼 300 行以內效果最好，太長就按文件分批。
追問技巧：對某條問題有疑問，追問「給出能復現這個問題的輸入或測試用例」；修完後把新代碼貼回去，說「只檢查上次指出的問題是否修復」。
適合模型：通用大模型均可；Claude、GPT 的推理模式在並發和安全問題上更細緻。
不要把密鑰、內網地址或公司保密代碼貼給外部模型，先遵守所在團隊的數據安全規定；AI 審查不能替代人工審查和測試。
示例輸出
示例，僅供參考
| 嚴重程度 | 位置 | 問題 | 修復建議 |
|---|---|---|---|
| 嚴重 | get_user() 第 12 行 | 用字符串拼接 SQL，user_id 來自請求參數，可被注入 | 改用參數化查詢 |
| 一般 | 第 30 行 | 循環內逐條查訂單，N+1 查詢 | 改為一次 IN 查詢 |
python
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