上周四下午，我正在调样式，突然电脑风扇开始咆哮。打开任务管理器：内存占用 15.5G / 16G。我人傻了，16G 内存开发个前端项目还能卡？仔细一看....

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大模型发展这两年，应用型 AI 的焦点一直在 “提示工程”（prompt engineering），但随着更强大的大语言模型（LLM）走向多轮、长时间的自主行动，一个更关键的概念开始走到台前：上下文工

大模型出现伊始，我们就在SREWorks开源社区征集相关的实验案例。玦离同学提供了面向大数据HDFS集群的智能体案例，非常好地完成了运维诊断的目标。于是基于这一系列的实验和探索，就有了本篇文章。

本文介绍了使用Node.js和LLM搭建简易AI代码审查系统的方法，包括设计AI应用思路、提示词、NodeJS与LLM结合分析代码、AI Code Review实现步骤、核心问题解决和调试提示词技巧。