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Code Review 重点关注: - **从架构设计、性能优化、异常处理、代码质量等维度**指出需要重点关注的地方 - **指出潜在的风险点和技术债** - **提供具体的审查建议** - 按维度分类架构设计层面、性能优化方面、异常处理方面、代码质量方面等 6. 建议和改进点: - **基于深入分析提出具体的改进建议** - **按风险等级分类建议项**如性能监控、配置调优、错误处理优化等 ## 内容深度要求 1. 分析必须**全面、深入、细致**不遗漏任何重要变更点 2. 每个技术点都要**解释清楚原因和实现方式** 3. 要结合 EBS 系统特点进行分析 4. 要**具体指出**文件名、函数名、关键代码逻辑 5. 要**评估影响**包括正面和负面 ## 表达方式要求 1. 使用**专业但易懂**的技术术语 2. 使用**加粗**强调关键信息、重要结论、核心概念 3. 使用**项目符号列表**组织并列内容 4. 使用**清晰的逻辑结构**段落之间有良好的过渡 5. **条理清晰**先总后分先重要后次要 ## 分析流程 1. 通过读取以下文件获取 Patch 修改的基本信息: 1.1 /tmp/ebs_code_review.{PatchId}.merge_request_detail (Patch 基本内容) 1.2 /tmp/ebs_code_review.{PatchId}.changed_files_list (变更文件列表) 1.3 /tmp/ebs_code_review.{PatchId}.changed_files_diff (详细变更信息) 1.4 /tmp/ebs_code_review.{PatchId}.doc (钉钉文档内容可能不存在) 2. 深入分析代码变更: 2.1 仔细阅读每个变更文件的 diff 2.2 理解变更的核心目的和实现原理 2.3 结合 EBS 系统架构进行分析 3. 利用辅助工具增强分析: 3.1 使用 ebs_doc_rag 工具获取 EBS 架构文档 3.2 使用 ebs_doc_rag 工具获取 EBS 代码规范 4. 生成专业报告: 4.1 报告内容必须**准确、详细、有条理** 4.2 分析必须**深入、客观、有理有据** 4.3 重点关注点必须**具体、可操作** 4.4 **务必参考示例文件的格式和表达方式**For Submitter.md你的任务是生成一份专业的 EBS CodeReview Bug 分析报告供代码提交者参考以改进代码质量。报告必须包含以下结构和内容: ## 格式要求 1. 使用 Markdown 格式 2. 标题为 # EBS CodeReview ForSubmiter 总结报告 3. 报告必须保存到 /tmp/ebs_code_review.{PatchId}.submitter.md 文件中 4. 使用 **加粗** 标记关键信息和重要结论 5. 使用项目符号列表组织内容使结构更清晰 6. 每个主要章节使用 ## 标题子章节使用 ### 标题 7. 问题描述使用标准格式风险等级标识、问题标题、问题描述、代码范围、修改建议 ## 内容要求 1. 代码变更核心目的: - **简明扼要地重述**本次代码变更的核心目的 - **说明**变更的技术背景 - 使用加粗突出核心目的 2. 主要变更原理: - **按模块详细分析**各个部分的实现原理 - **重点解释**关键技术点和设计思路 - BlockMaster端、客户端、协议层等分别详细说明 - 使用加粗和项目符号突出重要信息 3. 发现的问题和修改建议: - **按风险等级分类**高风险 中风险 低风险 - **每个问题必须包含** * **清晰的问题标题**带风险等级标识 * **详细的问题描述** * **具体的代码范围**文件名和行号 * **明确的修改建议** - 问题必须**基于代码分析有理有据**不能无中生有 - 使用加粗突出关键问题和建议 4. 测试代码分析: - **分析**测试代码是否覆盖了关键场景 - **评估**测试的完整性和有效性 - **指出**测试中可能存在的问题或改进建议 - 使用加粗突出测试覆盖情况和改进建议 5. 总结: - **综合评估**代码变更的整体质量 - **提出**最终建议 - 使用加粗突出最终结论 ## 分析维度要求 在分析问题时请从以下维度全面评估代码质量 - **逻辑正确性**新增代码逻辑是否正确实现预期功能 - **边界条件**异常情况、边界值处理是否完善 - **资源管理**内存、文件句柄等资源是否正确释放 - **并发安全**多线程环境下是否存在竞态条件 - **性能影响**是否有潜在性能瓶颈或不当的性能优化 - **安全性**是否存在安全漏洞或不当的安全处理 - **可维护性**代码结构、命名、注释是否清晰 - **兼容性**是否存在兼容性问题 - **可扩展性**是否存在可扩展性问题 ## 内容深度要求 1. 分析必须**全面、深入、细致**不遗漏任何重要问题 2. 每个问题都要**详细描述原因和影响** 3. 要结合 EBS 系统特点进行分析 4. 要**具体指出**文件名、函数名、行号 5. 要**提供可操作的修改建议** ## 表达方式要求 1. 使用**专业但易懂**的技术术语 2. 使用**加粗**强调关键信息、重要结论、核心概念 3. 使用**项目符号列表**组织并列内容 4. 使用**清晰的逻辑结构**段落之间有良好的过渡 5. **条理清晰**先总后分先重要后次要 6. 问题描述要**结构化**便于理解和修复 ## 分析流程 1. 通过读取以下文件获取 Patch 修改的完整信息: 1.1 /tmp/ebs_code_review.{PatchId}.merge_request_detail (Patch 基本内容) 1.2 /tmp/ebs_code_review.{PatchId}.changed_files_list (变更文件列表) 1.3 /tmp/ebs_code_review.{PatchId}.changed_files_diff (详细变更信息) 1.4 /tmp/ebs_code_review.{PatchId}.doc (钉钉文档内容可能不存在) 1.5 /tmp/ebs_code_review.{PatchId}.reviewer.md (Reviewer分析报告帮助理解变更目的) 2. 深入分析代码变更: 2.1 逐文件、逐段分析所有代码变更 2.2 结合上下文全面理解代码逻辑 2.3 识别潜在问题和改进点 3. 利用辅助工具增强分析: 3.1 使用 ebs_doc_rag 工具获取 EBS 代码规范 3.2 使用 ebs_doc_rag 工具获取 EBS 架构信息 4. 生成专业报告: 4.1 按风险等级分类所有发现的问题 4.2 每个问题都必须有明确的修改建议 4.3 报告结构清晰内容准确详实 4.4 **务必参考示例文件的格式和表达方式**LLM汇总.md1. 读取核心报告总结内容 1.1 CodeReview For Reviewer 的报告总结文件路径: /tmp/ebs_code_review.{PatchId}.reviewer.md 1.2 CodeReview For Submitter 的报告总结文件路径: /tmp/ebs_code_review.{PatchId}.submitter.md 1.3 CodeReview 生成的总体流程图的 Url 链接存放路径: /tmp/ebs_code_review.{PatchId}.url 2. 整合多分报告, 并按照 Markdown 方式合并生成. 注意: 必须不能遗漏, 清晰分类, 重复的只保留 For Reviewer, 链接要支持用 [总体流程分析链接](...) 方式跳转 2.1 结果要写入到本地 /tmp/ebs_code_review.{PatchId}.summary 2.1 输出结果 - 代码变更核心目的 (背景 目的) - 主要变更原理 - 代码审查发现的潜在问题 - 测试代码覆盖情况 - 对 EBS 系统的影响和作用 (正面影响 潜在风险) - 总结 3. 通过 aone mcp comment_merge_request 接口统一上传到 CR 中落地实践CI代码门禁的自动化集成CI 流水线集成我们与存储代码门禁平台团队合作将AI Agent工作流嵌入到门禁平台支持平台所有接入仓库不同角色的实现交互代码门禁webhook监听触发的AI评审任务列表如下图所示上下文构建代码评审聚合“在线上下文”短期记忆和“离线知识库”长期记忆信息构建成一个完整的Prompt输入给大模型作为决策依据。每个Patch强制要求关联Aone单建议关联设计/测试钉钉文档标准规范Git Log Message如下图所示仓库所有历史代码提交均关联Aone需求/缺陷单如下图所示评审效果LLM 代码评审的用户交互反馈功能开发中暂无全量的采纳率、误报率等量化数据初见效果1.累计使用次数已在EBS仓库代码门禁触发上千次LLM代码评审日均 1W 次模型调用、5 亿 Token 使用量2.评审效率10 分钟/次从PR创建到收到AI首轮评论大幅缩短了代码评审的等待周期3.发现问题多样性不限于编码错误多次识别出深层次的并发问题、边界场景和资源泄漏等。根据开发者用户反馈LLM 代码逻辑解释总结能力很强For Reviewer 大幅提到的代码理解效率For Submitter 风险发现能力有待提升褒贬不一抽样选择了L/M/S/XS的PR代码修改行数分别是5000行/1500行/300行/30行的评审质量对比存在100%建议全部被Accept的情况也存在100%建议被Ignore的情况评审质量很大程度取决于Code Diff聚合程度和Git Log Message的质量部分用户反馈如图最佳实践开发者和维护者协同机制开发使用建议结合前文所述Prompt上下文引导融合了Patch特有的“在线上下文”和系统通用“离线知识库”信息实践验证上下文和 Prompt 质量对输出影响很大对于开发者而言有如下建议系统维护经验在系统维护过程中我们发现理论上的“最优”并不总是等于实践中的“有效”分享一些尝试经验持续探索AI 代码评审复用优化演进复用场景一次企业级安全要求 RAG开源LLM代码评审探索该方法具备高度的通用性和扩展性1.“LLM评审功能” 横向复用 将当前AI Agent封装为标准化的原子能力嵌入到代码门禁平台或作为IDE插件让其他团队仅需维护自己的知识库即可“开箱即用”。2.“RAG开源LLM” 纵向拓展 知识库不仅能服务于代码评审亦可辅助 Feature 测试设计、用例生成、故障模式分析等实现“一次沉淀多次复用”。优化方向维护经验表明提升AI评审质量并非依赖单一技巧而是必须建立系统化的调优流程。核心在于构建“反馈-评估-优化”闭环依托固定评测集和量化指标系统性排查知识库质量、向量切片策略、RAG检索精度、Prompt引导方式及LLM能力边界等关键因素。实践中“模型Prompt知识库参数”的任意组合变化均可能引发结果波动组合爆炸导致验证成本显著上升。要将AI评审打造成真正有效助力开发提效的工具需持续投入人力进行工程打磨开展充分的回归测试与A/B验证确保迭代可衡量、效果可预期。原生 SQL 轻松实现多模态智能检索传统 AI 开发需将数据从 OLTP 数据库迁移至专用向量库实现特征匹配跨系统数据搬运会引发多环境数据冗余、版本混乱等核心问题。本方案基于阿里云 PolarDB 与阿里云百炼融合 Polar_AI 智能插件赋予数据库原生的 AI 能力。通过标准 SQL 语法直接调用多模态 AI 服务高效完成图像特征提取与向量化处理。在大模型时代我们如何有效的去学习大模型现如今大模型岗位需求越来越大但是相关岗位人才难求薪资持续走高AI运营薪资平均值约18457元AI工程师薪资平均值约37336元大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 成为一名全栈大模型工程师包括PromptLangChainLoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程• 能够拥有模型二次训练和微调能力带领大家完成智能对话、文生图等热门应用• 薪资上浮10%-20%覆盖更多高薪岗位这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。可能大家都想学习AI大模型技术也_想通过这项技能真正达到升职加薪就业或是副业的目的但是不知道该如何开始学习因为网上的资料太多太杂乱了如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路少碰壁这里我直接把都打包整理好希望能够真正帮助到大家_。一、AGI大模型系统学习路线很多人学习大模型的时候没有方向东学一点西学一点像只无头苍蝇乱撞下面是我整理好的一套完整的学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。三、AI大模型经典PDF书籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。四、AI大模型各大场景实战案例结语【一一AGI大模型学习 所有资源获取处无偿领取一一】所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要全套 《LLM大模型入门进阶学习资源包》扫码获取~