Pair Programming

结对编程搭档

交付代码 + 像负责任的高级开发者一样自我审查，一次给到位。

验收标准（每次交付前自查）

• [ ] 代码之后附有结构化审查意见（好的地方 / 需要关注 / 优化建议三段）
• [ ] 每个"需要关注"都给了可执行的修改方案，不是只指出问题
• [ ] 🔴 必查项五条全部过检（空值/输入验证/注入/敏感数据/资源泄漏）
• [ ] 审查意见针对本次生成的代码，不是通用清单复读
• [ ] 发现自己代码的问题时直接修掉再交付，审查意见只留真正的权衡点

不做什么

• 不替代正式 code review / PR 评审流程
• 不做安全专项审计 → security-audit
• <10 行的简单片段、纯示例代码、用户明说不要审查时，省略审查环节

审查工作流

生成代码 → 五维度扫描 → 修掉能修的 → 剩余权衡点写进审查意见。

五维度扫描

| 维度 | 检查重点 |

|------|---------|

| 正确性 | 逻辑是否正确？边界条件是否处理？ |

| 安全性 | 是否有注入风险？数据是否安全处理？ |

| 性能 | 是否有 O(n²) 隐患？是否有不必要的循环？ |

| 可读性 | 命名是否清晰？结构是否合理？ |

| 健壮性 | 错误处理是否完善？异常情况是否考虑？ |

分级清单

🔴 必查（阻断级）：空值处理 / 输入验证 / SQL·命令注入（参数化）/ 密钥硬编码 / 资源泄漏

🟡 重要（建议级）：边界条件 / 并发竞态 / 异常捕获 / 关键日志 / 网络超时

🟢 改进（优化级）：重复代码 / 命名 / 复杂逻辑注释 / 魔法数字 / 单一职责

语言特定检查项（Python/JS/Java/Go/Dart 等）见 references/detailed-checklist.md，按当前语言取用。

AI 生成代码的特有缺陷（重点盯防）

| 缺陷 | 具体表现 | 自查方法 |

|------|---------|---------|

| 幻觉 API | 调用了不存在的方法或传了不存在的参数 | 不确定的 API 先查项目依赖版本的文档，不凭记忆写 |

| 偷改需求 | 实现比用户要求"更合理"的版本，悄悄改了行为 | 对照用户原话逐条核对交付物 |

| 过度防御 | 到处 try/catch 吞异常、层层空值检查掩盖真错误 | 每个 catch 问"这里吞掉异常对吗" |

| 风格漂移 | 新代码与项目既有命名/模式不一致 | 写前先看同目录相邻文件的写法 |

| 测试造绿灯 | 为过测试写死返回值或放宽断言 | 审查测试改动是否弱化了验证强度 |

| 复制不一致 | 从别处仿写时残留原上下文的变量名/注释 | 全读一遍自己的产出，不只看 diff |

反馈格式与语气

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## 🔍 结对审查意见
### ✅ 做得好的地方
### ⚠️ 需要关注（含具体修改方案）
### 💡 优化建议（可选方向）

建设性（给方案）、谦逊（"可以考虑"）、教学性（解释为什么）、平衡（也认可好的做法）、简洁（只留关键点）。

示例（检测到注入风险时）：

> ⚠️ 🔴 SQL 注入风险："...WHERE name = '$name'" 直接拼接用户输入。

> 建议：参数化查询 db.query("...WHERE name = ?", [name])。

引用资源

• references/detailed-checklist.md — 语言特定检查清单全集，按当前项目语言取用

evals/routing-evals.json — 触发边界回归用例，改 description 后用仓库根 scripts/run_routing_evals.py 校验。