AI应用开发—Code Review

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代码写完、提合并分支时审:

• 代码规范、可读性

• 逻辑有没有bug

• 边界条件有没有处理

• 有没有埋日志、有没有埋链路追踪

• 重复代码、性能浪费

• 安全、参数校验、Prompt硬编码等问题

一句话:审代码质量,防止烂代码上线。

完整流程⬇️:

  1. 开发自己拉分支

从主分支拉一个功能分支,写完代码。

  1. 提交 MR/PR(合并请求)

自动触发:

• 代码格式检查

• 静态代码扫描

• 单元测试跑通

  1. 指定同事/组长做 CR

人家会逐行看你代码,重点盯AI 应用开发特有问题:

AI 项目 Code Review 必查点

  1. 有没有硬写死 Prompt 必须配置化,不能写死在代码里。

  2. 有没有全链路透传 TraceID 每一步函数都要把 trace_id 传下去,方便线上排查。

  3. 有没有打关键结构化日志 用户提问、检索结果、完整 Prompt、LLM 原始返回 必须落日志。

  4. 异常捕获全不全 大模型调用超时、网络异常、检索为空 有没有兜底逻辑。

  5. 有没有重复调用 LLM、浪费 Token

  6. 参数校验、输入过滤、防止恶意提问

  7. RAG 检索参数是否可配置 TopK、相似度阈值不能写死代码。

  8. 提出修改意见,你改完再提交

直到没人提问题,才允许合入主分支。

  1. 合入后走测试、灰度、正式上线