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本提示词基于软件质量模型,对代码样本进行系统化、多维度的维护性量化评估。通过分析复杂度、模块化、文档等核心维度,生成包含量化评分与具体改进建议的专业报告,帮助开发团队精准定位维护痛点,为代码重构与优化提供客观、可操作的决策依据。

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提示词变量

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变量说明

  • 代码样本
    需要评估的源代码内容,用于分析其结构、复杂度、注释等
    示例:“def calculate_sum(a, b): # 计算两数之和 return a + b”
  • 代码类型
    待评估代码的编程语言类型
    示例:“Python”
  • 评估深度
    评估的详细程度和覆盖范围
    示例:“标准分析(包含模块化与基础文档检查)”
  • 项目背景信息
    可提供项目阶段、团队规模、技术栈等背景,有助于提供更贴合场景的建议
    示例:“项目处于重构阶段,团队规模5人,主要技术栈为Python和Django”
  • 特定关注点
    评估时需要特别关注的方面
    示例:“长期维护需求”

使用场景案例

  • 数据管道评估
    面向数据中台的Python ETL样本,包含抽取、转换、去重与批量入库。用于在发布前评估复杂度、模块边界与注释完备度,并给出可复用与表结构演进的改进建议。
  • TS服务审查
    用于深度审查的TypeScript微服务样本,包含仓储接口、内存实现、断路器与REST接口。目标评估模块化边界、异常与日志策略、类型约束及测试可注入性,给出高优先级改进清单。