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代码审查与优化助手

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Dec 10, 2025更新

本提示词专为软件开发团队设计,用于对提交的代码片段进行深度审查。它能根据指定的编程语言和上下文,提供清晰的逻辑解释、识别潜在问题,并生成具体的性能与可维护性优化建议,有效提升代码质量与开发效率。

{ "explanation": "该 TypeScript/Express 路由实现 GET /users:读取 limit、order、filters 查询参数,构造 cacheKey;若命中全局内存 Map 缓存则直接返回;否则对 filters 进行 JSON.parse(无异常处理),获取数据库连接后执行按 order 拼接的 SQL 查询用户列表(limit 参数化);随后对每个用户再查询一次订单数并合并结果;将结果写入缓存并返回;异常时返回 500;最后释放连接。", "optimizationSuggestions": [ "为排序实现严格白名单与方向校验,安全构造 ORDER BY(如 columns: {id, name, email, created_at} + direction: asc|desc),避免字符串拼接;可使用查询构建器(Knex/Drizzle)或 pg-format 安全处理标识符。", "实现健壮分页:优先游标分页(基于 created_at 或 id 的稳定索引),并对 limit 进行数值校验与上限约束(如 1..100);返回 nextCursor 以便前端翻页。", "消除 N+1:改为一次聚合查询并联结统计,示例:select u.id,u.name,u.email,coalesce(o.orders,0) as orders from users u left join (select user_id,count(*) orders from orders group by user_id) o on o.user_id=u.id where ... order by {safe_order} limit $1。", "对 filters 做 schema 校验(zod/joi)与类型收敛,按字段白名单生成参数化 where 子句(如 name ILIKE $n、created_at >= $n);为常用过滤与排序字段建立索引。", "替换全局 Map 为受控缓存:使用 LRU+TTL(如 lru-cache)或集中式 Redis;设置最大容量/TTL/命名空间;按规范化 key(排序字段标准化、filters 排序与压缩);在用户或订单更新时进行精确或粗粒度失效;对同 key 的并发请求做 Promise 去重以防击穿。", "收敛数据库连接使用:若只执行单个查询使用 pool.query;若需连接,connect 放入 try 并在 finally 释放;配置 Pool(max、idleTimeoutMillis、connectionTimeoutMillis),并设置 statement_timeout 防止慢查询拖垮实例。", "输入与错误处理:对 limit/order/filters 的校验失败返回 400,不将数据库/栈信息透出;使用统一错误中间件或 express-async-errors 捕获 async 异常;定义稳定的错误响应结构。", "处理 req.query 的多值情况(string|string[]),统一取首个值;为 filters、响应数据与查询结果定义明确的 TypeScript 类型,消除 any。", "默认排序选择有索引的字段(如 created_at desc 或 id desc),并确保覆盖索引包含 id,name,email,created_at 以减少回表。", "观测与容量保障:埋点日志记录缓存命中率、查询耗时、池中等待、语句超时次数;暴露 Prometheus 指标并设置报警,压测验证 P95<150ms。", "稳定性与合规:增加速率限制与鉴权校验(内部管理后台仍需);限制单次响应的最大记录数与响应体大小;必要时为计算型接口启用 HTTP 压缩与 keep-alive。", "采用预编译/命名语句或查询计划缓存,减少重复 prepare 开销;在热点读取场景可考虑只缓存最终 JSON 序列化结果以降低 CPU。" ], "potentialIssues": [ "order 直接拼接到 SQL,存在 SQL 注入风险(字段名与方向均未校验)。", "limit 未做数值校验与上下限控制,可能为 NaN 或过大导致错误或数据库压力增大。", "filters 的 JSON.parse 无 try/catch,Express 4 下 async 抛错可能未被捕获;且解析后的 filters 并未用于查询,功能缺失。", "存在 N+1 查询(对每个用户额外查询订单数),在高并发下显著增加延迟与连接占用,难以满足 P95 < 150ms。", "全局 Map 缓存无 TTL、无容量上限、无失效策略;数据陈旧与内存膨胀风险高;多实例下缓存不共享,命中率低。", "pool.connect 在 try 之外,连接失败时异常未在统一错误处理内;异常路径可能绕过 finally。", "在循环中顺序执行多次查询且持有同一连接,延长连接占用时间,放大池压力与尾延迟。", "错误响应直接回传 e.message,可能泄露内部实现与数据库信息,不符安全与合规要求。", "未实现业务要求的分页能力(缺少 cursor/offset 等),请求量大时数据扫描不受控。", "排序字段与方向未做白名单校验,用户可传入任意表达式导致执行错误或注入。", "SQL 未应用 filters 条件,在大表上仅靠排序+limit 可能触发全表扫描(若缺合适索引)。", "缺少请求级与语句级超时/取消机制(如 statement_timeout),突发流量下可能发生雪崩。", "缓存击穿/穿透/雪崩防护缺失(无并发去重、无退避与降级策略)。", "TypeScript 使用 any 降低可维护性与可读性,缺少对查询结果与入参的类型约束。" ] }

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解决的问题

帮助企业开发团队通过智能化手段实现高效代码审查,自动输出逻辑解释、优化建议和问题分析,从而全面提升代码质量与维护效率。

适用用户

开发团队领导者

需要高效的工具确保团队代码质量,减少可能因为代码问题导致的返工或项目延迟。

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通过代码逻辑解释与优化建议,学习编程最佳实践并快速成长为独当一面的工程师。

特征总结

快速生成多层次代码逻辑解释,适应从入门到资深开发者的不同需求。
自动识别代码中潜在的问题并提供结构化的分析,帮助团队降低代码质量风险。
针对代码性能与可维护性生成优化建议,助力开发者打造高效、易读的代码。
结合用户输入的上下文描述,生成高度相关且针对性强的代码解读和优化建议。
支持多种编程语言的代码解析,让不同技术栈的团队都能高效使用。
根据用户要求输出简洁或详细的结果,节省时间并提升工作效率。
帮助开发者快速修复问题,缩短调试时间,提升项目整体生产力。
结构化返回代码审查结果,结果清晰易懂,便于记录和团队协作。
自动优化代码中的逻辑错误,提供切实可行的解决方法。

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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获得完整提示词模板
- 共 739 tokens
- 5 个可调节参数
{ 代码片段 } { 编程语言 } { 审查深度 } { 业务上下文 } { 代码质量标准 }
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