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代码边界检测与优化

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Dec 10, 2025更新

本提示词旨在通过静态分析,精准识别代码中的潜在边界问题(如异常输入、未处理场景),并提供针对性优化建议。适用于多种编程语言,帮助开发者在代码合并前提升代码质量与稳定性,适配不同检测深度需求,确保分析结果清晰、可执行。

{ "edgeCases": [ "全局 results map 并发写入,存在数据竞争,可能触发 fatal error: concurrent map writes", "process 返回后 main 读取 out 与 worker 并发写 map,存在读写竞争,可能 fatal error: concurrent map read and map write", "results 为全局状态,跨多次调用共享且未复位,导致状态泄漏与不一致", "worker 的 select 含 default,空轮询导致忙等和高 CPU,且降低对 ctx.Done() 的响应", "jobs 为无缓冲,生产者未监听 ctx.Done,取消/超时后 send 阻塞,生产者 goroutine 泄漏", "发送完成后未 close(jobs),worker 无法走 ok=false 路径退出,wg.Wait 可能悬挂", "process 的 select 未监听 ctx.Done,仅依赖 done/超时,可能在取消后等待不必要时间,且退出时未清理残留 goroutine", "n <= 0 时未启动 worker,生产者首次发送即阻塞,函数仅靠超时返回并遗留泄漏", "inputs 很大或生产速度快于消费,背压不可控,整体吞吐受限并放大阻塞概率", "r := j*j 可能发生整数溢出(32/64 位),产生错误结果或符号翻转", "time.Sleep(5ms) 固定延迟不可取消,增加超时概率并拖慢处理", "在超时分支直接返回,未取消生产者/关闭 jobs/等待 wg,导致返回后仍在并发写 map", "inputs 为空或 nil 时未 close(jobs),worker 会忙等直到 ctx 取消", "对重复输入键的处理无幂等/去重策略,可能覆盖结果且难以审计(状态一致性风险)" ], "suggestions": [ "将 results 改为 process 内部的局部变量,避免跨调用共享;返回前保证不再被并发写入(例如在所有 goroutine 退出后再返回或先拷贝快照)。", "优先采用结果聚合通道避免共享 map:workers 仅向 resultsCh 发送 (j, r),由单独聚合协程汇总到本地 map,再统一返回。", "若必须共享 map,则以 sync.Mutex 保护或使用 sync.Map,并严格保证返回前停止所有写入,避免读写竞态。", "移除 worker 的 default 分支,使其阻塞在 <-jobs 或 <-ctx.Done();如需超时轮询可使用 select { case j := <-jobs: ...; case <-ctx.Done(): return; case <-time.After(...): ... },避免忙等。", "生产者发送时监听取消:select { case <-ctx.Done(): return; case jobs <- v: };发送完成后 close(jobs),让 worker 能通过 ok=false 有序退出。", "process 的 select 同时监听 ctx.Done();在任一退出路径都执行清理:触发取消、关闭 jobs(若尚未关闭)、等待 wg 完成后再返回(可用 errgroup.WithContext 简化生命周期管理)。", "为 jobs 设置合理缓冲区以平滑背压,例如 cap = min(len(inputs), max(1, n)*2);并对 n 做入参校验,n<=0 时回退到 1。", "防止溢出:使用 64 位计算并在平方前做阈值检查(例如 |j| > 3037000499 时拒绝或降级);或使用 math/bits 检测乘法溢出,必要时使用 big.Int。", "将固定的 time.Sleep 改为可取消等待(select 监听 ctx.Done 与 time.After),或删除非必要延迟以降低超时概率与背压放大。", "在超时/取消分支中也要执行统一收尾:取消发送方、关闭 jobs、等待 worker 退出,防止 goroutine 泄漏与返回后继续写入。", "对 inputs 为空或 nil 的场景确保仍会关闭 jobs 或尽快退出,避免 worker 空转等待。", "如业务需要幂等性/审计,可在聚合时记录重复键并提供覆盖策略或计数。", "增加并发与取消传播测试:启用 -race,配合 go vet/staticcheck;覆盖 n=0、inputs=空/大、重复值、提前取消与超时等用例。", "为多次调用的场景添加边界测试,确保每次调用的结果互不干扰且状态一致。" ], "analysisSummary": "共识别 14 个边界与缺陷点,核心问题集中在并发安全(共享全局 map 的读写竞态)、取消与关闭语义(未监听 ctx.Done、未 close(jobs) 导致阻塞与 goroutine 泄漏)、超时处理不彻底(退出未清理,返回后仍写 map)、忙等(default 分支导致高 CPU)以及数值溢出风险。建议采用结果聚合通道或互斥保护、严格的 ctx 传播与通道关闭、在所有退出路径执行清理与等待、参数与缓冲校验,以及在平方计算前进行溢出检查,以确保在取消/超时后系统状态一致并避免竞态与泄漏。", "executionTime": 0.08 }

示例详情

解决的问题

通过静态分析代码片段,帮助开发者快速识别潜在的边界问题,并生成针对性优化建议,从而显著提升代码质量、降低漏洞风险、提高开发效率。

适用用户

软件开发者

在代码提交或合并前,通过本工具检测边界问题,确保代码质量稳定,提升开发效率,减少上线后问题的可能性。

代码审查工程师

借助该工具对代码进行静态分析,快速生成精准的优化建议,提高代码审查效率,缩短项目进展周期。

技术团队负责人

在团队级别推动质量提升,协助开发者在初始阶段发现问题,降低代码问题流入生产环境的风险。

特征总结

自动检测代码边界问题,在秒级时间内帮助开发者快速定位潜在盲点。
智能生成优化建议,提供清晰实用的解决方案,助力开发者高效修复问题。
支持多种编程语言输入,满足广泛的技术栈需求,无需额外配置。
适配用户上下文描述,针对具体业务场景提升检测精准度。
可调节检测深度,灵活匹配不同开发需求,兼顾速度与全面性。
实时生成检测报告,提供边界问题列表及优化建议,轻松理解问题所在。
优化工作流程,帮助开发者在代码合并前有效规避质量隐患。
适合快速审查代码片段,可轻松融入开发者日常工具链。
通过静态分析技术,提升代码鲁棒性与稳定性,为项目质量保驾护航。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

AI 提示词价格
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您购买后可以获得什么

获得完整提示词模板
- 共 841 tokens
- 6 个可调节参数
{ 代码片段 } { 编程语言 } { 检测深度 } { 业务上下文描述 } { 优化建议生成 } { 关注边界类型 }
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