代码审查增强版（Code Review Plus）

覆盖安全性、性能、正确性、可维护性、测试、AI/ML 以及语言特有最佳实践的增强型代码审查。

审查维度

安全性检查清单（Security Checklist）

• SQL 注入（SQL Injection） — 所有查询均使用参数化语句或 ORM
• 跨站脚本攻击（XSS） — 用户内容在渲染前已转义/净化
• 跨站请求伪造防护（CSRF Protection） — 状态变更类请求需携带有效的 CSRF Token
• 认证（Authentication） — 受保护端点须验证用户身份
• 授权（Authorization） — 资源访问权限严格限定于请求用户自身
• 输入校验（Input Validation） — 所有外部输入均在服务端进行校验
• 密钥管理（Secrets Management） — 源码中不得硬编码任何凭据
• 依赖安全性（Dependency Safety） — 依赖来自可信源，且无已知 CVE 漏洞
• 敏感数据处理（Sensitive Data） — PII/令牌等信息不得记录于日志或错误消息中
• 速率限制（Rate Limiting） — 公开端点及认证端点均配置速率限制
• 文件上传安全（File Upload Safety） — 文件类型与大小经校验，存储路径位于 Web 根目录之外
• HTTP 安全响应头（HTTP Security Headers） — 已配置 CSP、X-Content-Type-Options、HSTS 等响应头

AI/ML 特定检查清单（AI/ML-Specific Checklist）

• 数据泄露（Data Leakage） — 训练数据未在预测结果中暴露
• 提示注入（Prompt Injection） — 用户输入未经净化不得直接拼接到 Prompt 中
• 模型安全性（Model Safety） — 输出内容经过有害内容过滤
• 偏差检测（Bias Detection） — 模型输出经检测确认无显著人口统计学偏差
• 成本控制（Cost Control） — API 调用已设定预算，避免无限循环调用
• 降级处理（Fallback Handling） — AI 服务失效时具备优雅降级能力
• Token 限制（Token Limits） — 输入/输出 Token 数量已设限并强制执行
• 缓存策略（Caching） — 高开销 AI 调用在合适场景下启用缓存
• 速率限制（Rate Limiting） — AI API 调用已配置速率限制
• 日志记录（Logging） — AI 交互过程被记录，用于调试与审计

性能检查清单（Performance Checklist）

• N+1 查询（N+1 Queries） — 数据库访问模式已优化为批量查询或 JOIN
• 非必要重渲染（Unnecessary Re-renders） — 组件仅在必要时才触发重渲染
• 内存泄漏（Memory Leaks） — 事件监听器、订阅等资源已及时清理
• 构建包体积（Bundle Size） — 依赖支持 Tree-shaking，大型库采用动态加载
• 懒加载（Lazy Loading） — 重型组件已启用代码分割
• 缓存策略（Caching Strategy） — 高开销计算已引入缓存机制
• 数据库索引（Database Indexing） — 查询的 WHERE / ORDER BY 字段均已建立索引
• 分页（Pagination） — 列表类接口已启用分页机制
• 异步操作（Async Operations） — 耗时任务已卸载至后台作业执行
• 图片优化（Image Optimization） — 图片尺寸合理、格式现代、通过 CDN 分发

正确性检查清单（Correctness Checklist）

• 边界情况（Edge Cases） — 空数组、零值、最大值等均已妥善处理
• 空值/未定义值（Null/Undefined） — 对可能为空的值，在访问前已做判空检查
• 差一错误（Off-by-One） — 循环边界、分页偏移量等已验证无误
• 竞态条件（Race Conditions） — 并发访问已通过锁或事务保障一致性
• 时区处理（Timezone Handling） — 时间数据统一以 UTC 格式存储
• Unicode 支持（Unicode） — 字符串操作兼容多字节字符
• 整数溢出（Integer Overflow） — 大数运算已使用 BigInt / Decimal 类型
• 错误传播（Error Propagation） — 异步错误已被捕获并妥善处理
• 状态一致性（State Consistency） — 多步骤状态变更已封装为原子事务
• 边界值校验（Boundary Validation） — 边界值已纳入测试范围

可维护性检查清单（Maintainability Checklist）

• 命名清晰性（Naming Clarity） — 名称具备描述性，能准确反映其意图
• 单一职责（Single Responsibility） — 每个函数/类仅承担一项明确职责
• DRY 原则（DRY） — 重复逻辑已提取为通用工具函数
• 圈复杂度（Cyclomatic Complexity） — 控制流分支数量较低
• 错误处理（Error Handling） — 错误被捕获、记录，并以有意义的方式向调用方暴露
• 无效代码（Dead Code） — 已移除注释掉的代码和未使用的导入项
• 魔法数字（Magic Numbers） — 字面量已提取为具名常量
• 模式一致性（Consistent Patterns） — 新增代码严格遵循项目既有约定
• 函数长度（Function Length） — 函数足够简短，可一目了然理解其行为
• 依赖方向（Dependency Direction） — 依赖关系始终指向内部（即高层模块不依赖低层细节）

测试检查清单（Testing Checklist）

• 测试覆盖率（Test Coverage） — 新增逻辑路径均有对应测试覆盖
• 边界情况测试（Edge Case Tests） — 边界值、空输入等均已测试
• 无不稳定测试（No Flaky Tests） — 测试确定性强，不依赖时间或随机性
• 测试独立性（Test Independence） — 每个测试自行完成环境搭建与清理
• 有意义的断言（Meaningful Assertions） — 断言聚焦于行为而非具体实现细节
• 测试可读性（Test Readability） — 遵循 Arrange-Act-Assert（AAA）模式
• Mock 使用规范（Mocking Discipline） — 仅对系统外部边界进行 Mock
• 回归测试（Regression Tests） — Bug 修复必须附带可复现的测试用例

语言特有模式（Language-Specific Patterns）

Python

• 公共函数添加类型提示（Type hints）
• 使用上下文管理器（Context managers）进行资源清理
• 使用虚拟环境（Virtual environments）实现依赖隔离
• 使用 Black / flake8 进行代码格式化
• 公共 API 添加 Docstrings 文档字符串

JavaScript / TypeScript

• 使用 ESLint / Prettier 进行代码格式化
• 启用 TypeScript 严格模式（strict mode）
• 优先使用 async/await，而非原始 Promise 链
• 使用可选链操作符（Optional chaining）提升空值安全性
• React 应用中合理设置错误边界（Error boundaries）

Go

• 使用 errors.Is / errors.As 进行错误判断与匹配
• 正确传递 context 实现上下文传播
• 合理管理 goroutine 生命周期，避免泄漏
• 使用 gofmt / goimports 进行代码格式化
• 遵循 Go 接口设计惯例（Interface design patterns）

审查流程（Review Process）

严重程度等级（Severity Levels）

提供反馈（Giving Feedback）

基本原则

• 具体明确 — 明确指出问题所在行号，并说明问题本质
• 阐明原因 — 清晰说明潜在风险或实际影响
• 提供方案 — 给出可落地的修改建议或代码片段
• 以问代令 — 对主观性较强的问题，采用提问方式而非指令语气
• 肯定亮点 — 主动指出简洁、清晰、巧妙的实现
• 区分阻断与非阻断项 — 严格使用严重程度标签标识优先级

示例评论

不佳示例：

这是错的。请修正。

良好示例：

[MAJOR] 此查询在第 42 行将用户输入直接拼接进 SQL（字符串插值），存在 SQL 注入风险。建议改为：

SELECT * FROM users WHERE id = $1

反模式（Anti-Patterns）

绝对禁止事项（NEVER Do）

1. 绝不未经逐行阅读所有变更就批准 PR
2. 绝不可仅因风格偏好而阻断 PR 合入
3. 绝不提交无严重程度标签的反馈意见
4. 绝不提出修改要求却不说明原因
5. 单次评审绝不审查超过 400 行代码
6. 绝不跳过安全性检查清单
7. 绝不将技术讨论演变为人身评价