需采用结构化指令与多路径验证策略：一、提供清晰上下文与明确审查指令；二、分维度调用审查能力；三、交叉验证AI输出与人工判断；四、利用Diff上下文增强审查精度；五、构建可复用的审查提示模板库。
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如果您希望借助豆包AI对代码进行审查，以识别潜在缺陷、提升可维护性与安全性，则需采用结构化指令与多路径验证策略。以下是开展此项工作的具体步骤：
一、提供清晰上下文与明确审查指令
豆包AI的分析质量高度依赖输入提示的准确性。模糊请求如“看看这段代码”易导致泛泛而谈；必须指定语言、目标规范及关注维度，才能触发模型的深度推理能力。
1、在输入框中完整粘贴待审代码片段（建议控制在50–200行以内）。
2、附加三要素说明：所用编程语言（如Python 3.11）、技术栈环境（如Flask 2.3 + SQLite3）、本次审查重点（如“检查SQL注入风险与空值处理逻辑”）。
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3、使用结构化指令发起请求，例如：“请以资深后端工程师身份逐行审查以下Python代码：指出所有可能引发SQL注入的位置，标注行号；说明每处未校验用户输入的具体后果；并给出参数化查询的修复写法。”
二、分维度调用审查能力
豆包AI支持解耦式审查，将风格、逻辑、安全、性能、测试五类问题分离验证，避免信息混杂导致关键项被忽略。
1、新开一次对话，仅提交同一段代码，并输入：“请严格按PEP8规范检查此Python代码：标出缩进不一致、行长度超79字符、函数命名不符合snake_case的位置。”
2、另起一次对话，聚焦逻辑健壮性：“分析该函数是否存在边界条件遗漏？列出所有未处理的输入类型（如None、空字符串、负数、超长列表），并说明每种情况可能导致的异常。”
3、再开一次对话，专攻安全漏洞：“扫描此代码中所有拼接SQL语句、构造文件路径、执行系统命令的位置，判断是否满足CWE-89、CWE-22、CWE-78标准，并标注对应CWE编号。”
三、交叉验证AI输出与人工判断
豆包AI不具备运行时环境感知能力，其结论基于静态文本推断，必须通过人工手段反向校验关键断言是否成立，防止误报或漏报。
1、对AI指出的“某行存在空指针风险”，手动插入print(type(var), var)语句，在真实调用路径下运行并观察输出。
2、对AI建议的“应改用缓存机制”，查阅项目当前Redis连接池配置与命中率监控数据，确认缓存引入是否符合实际负载特征。
3、对AI生成的修复代码，直接复制至本地环境执行单元测试，验证其是否真正覆盖原缺陷且未引入新副作用。
四、利用Diff上下文增强审查精度
当审查Pull Request时，仅看最终文件易丢失变更意图；结合Git diff能显著提升AI对修改动机与影响范围的理解深度。
1、在GitHub或GitLab界面点击“Files changed”，复制Raw Diff内容（含+/-标记与文件路径）。
2、构造提示词：“以下为Git diff输出，请先总结本次修改的核心目标（不超过3句话），再逐文件指出新增代码中的逻辑风险、删除代码引发的兼容性断裂点、以及未同步更新的关联模块。”
3、将diff内容粘贴在提示词后，确保首行包含diff --git a/app.py b/app.py等标准标识，帮助模型准确定位作用域。
五、构建可复用的审查提示模板库
高频审查场景可沉淀为标准化提示模板，降低每次重复组织语言的成本，同时保障审查维度不遗漏。
1、创建本地文本文件，分类存储常用模板，例如命名为security_prompt.txt，内容为：“你是一名OWASP Top 10专家。审查以下代码：识别全部违反A1–A10任一类别的实现，标注CWE编号、攻击路径、修复代码示例。”
2、针对新项目初始化阶段，使用arch_review.txt模板：“作为系统架构师，请评估此模块在高并发场景下的瓶颈：指出阻塞I/O调用、共享状态竞争点、未设置超时的外部依赖。”
3、每次审查前，根据PR标签（如“security”、“perf”、“refactor”）快速选用对应模板，替换其中的代码占位符后提交。
