共找到 11 个提示词
评审代码注释质量：识别无意义注释（「i++ // i自增」）→发现缺少注释的关键逻辑→将代码注释转化为更好的命名→JSDoc/JavaDoc/Pydoc规范检查→中英文注释混用的优化建议
设计合理的代码覆盖率策略：行覆盖率→分支覆盖率→功能覆盖率的差异→覆盖率目标设定（不是越高越好）→覆盖率报告解读→覆盖率门禁→JaCoCo/Istanbul配置→「覆盖率虚荣指标」的陷阱
建设健康的Code Review文化：Review的黄金法则→PR大小控制→Review速度预期→建设性反馈技巧→「Nitpick」的使用→新人友好Review→Review Checklist→自动化辅助
输入代码片段，AI识别代码坏味道（长函数/上帝类/重复代码/过长参数列表/数据泥团等23种），给出具体的重构方案和重构后的代码对比
模拟技术面试的编码环节：给出题目→引导分析思路→模拟面试官追问→评估代码质量→给出改进建议。覆盖数组/字符串/链表/树/动态规划等题型
用变异测试验证测试套件质量：变异算子介绍→Stryker/PITest配置→变异覆盖率解读→存活变异体分析→测试套件改进策略→将变异测试纳入CI→性能优化
对Pull Request做全维度审查：功能正确性→代码可读性→安全漏洞→性能影响→测试覆盖→架构一致性→命名规范→国际化/i18n。输出结构化的Review报告，按严重度分级
构建代码质量度量体系：DORA指标→代码复杂度→技术债比率→测试覆盖率趋势→Bug率→MTTR→变更失败率→SonarQube质量门→自定义质量评分模型→团队质量仪表盘
制定技术债治理计划：技术债分类→严重度评估→治理成本估算→优先级排序→分阶段治理路线图→每阶段的收益与风险→团队沟通策略→度量改进指标
设计测试数据构建策略：Object Mother→Builder Pattern→Test Fixture→Factory方法→随机数据生成策略→结合Faker库→避免测试数据间的隐式耦合
覆盖6种语言的单元测试最佳实践：测试命名规范→AAA模式（Arrange/Act/Assert）→测试数据构造策略→Mock vs Stub vs Fake选择→测试反模式避坑→可测试代码的设计原则