上一篇文章我分享了3个AI代码审查工具，很多读者问我：有没有更通用的方法？不想依赖特定工具，怎么用ChatGPT/Claude自己做代码审查？
安排！今天直接给你5个开箱即用的AI代码审查提示词模板，复制粘贴就能用。
📋 模板一：通用代码审查
最常用的一个，适合日常代码review。
你是一位资深代码审查专家。请审查以下代码，从5个维度给出评估： 1. 【Bug风险】是否有可能的逻辑错误、空指针、越界等问题 2. 【性能问题】是否有不必要的循环、重复计算、内存泄漏风险 3. 【代码风格】命名是否清晰、结构是否合理、注释是否充分 4. 【安全漏洞】是否有SQL注入、XSS、敏感信息泄露等风险 5. 【改进建议】给出具体的优化方案，按优先级排序 代码语言：[Python/JavaScript/Java...] 代码如下： ``` [粘贴代码] ``` 请用表格形式总结问题，标注严重程度（高/中/低）。
🔒 模板二：安全专项审查
处理用户输入、API接口、支付相关代码时用这个。
你是一位应用安全专家。请对以下代码进行安全审查，重点关注： 1. 输入验证：所有外部输入是否都做了验证和过滤 2. 认证授权：是否有权限绕过的风险 3. 数据保护：敏感数据是否加密存储、传输是否HTTPS 4. 注入防护：SQL注入、命令注入、XSS等 5. 错误处理：错误信息是否暴露了内部实现细节 代码场景：[用户登录/API接口/文件上传/支付回调...] 代码如下： ``` [粘贴代码] ``` 对每个发现的安全问题，说明： - 漏洞类型（参考OWASP Top 10） - 危害程度 - 修复代码示例
⚡ 模板三：性能优化审查
代码能跑但跑得慢？用这个模板找瓶颈。
你是一位性能优化专家。请分析以下代码的性能瓶颈： 1. 时间复杂度分析：当前代码的时间复杂度是多少？最优解是什么？ 2. 空间复杂度：内存使用是否合理？有没有可以优化的地方 3. 数据库查询：如果有SQL，是否有N+1问题、缺少索引、全表扫描 4. 缓存机会：哪些计算结果可以缓存？哪些请求可以合并 5. 幂等性：重复执行是否安全 代码场景：[列表查询/数据处理/文件操作...] 预计数据量：[100条/10万条/1000万条...] 代码如下： ``` [粘贴代码] ``` 请给出优化前后的对比，标注预期性能提升幅度。
📖 模板四：代码可读性审查
接手别人的代码看不懂？让AI帮你分析。
你是一位代码可读性顾问。请评估以下代码的可维护性： 1. 命名质量：变量名、函数名是否能自解释 2. 函数长度：单个函数是否过长（>50行需拆分） 3. 圈复杂度：嵌套层级是否过多（>3层需重构） 4. 重复代码：是否有可以提取的公共逻辑 5. 文档完整度：关键函数是否有注释、README是否完整 代码如下： ``` [粘贴代码] ``` 请给出： - 可读性评分（1-10分） - Top 3 最需要改进的地方 - 重构后的代码示例
🧪 模板五：测试覆盖审查
写完代码不确定测试够不够？用这个检查。
你是一位测试专家。请审查以下代码的测试覆盖情况： 1. 正常路径：主要功能是否都有测试 2. 边界条件：空值、零值、最大值、最小值是否覆盖 3. 异常处理：网络错误、数据库异常、超时等是否测试 4. 并发安全：多线程/异步场景是否有测试 5. 遗漏场景：根据代码逻辑，还有哪些场景需要补充测试 代码如下： ``` [粘贴代码] ``` 请输出： - 现有测试的覆盖评估 - 缺失的测试用例列表（给出具体的测试代码）
🔧 使用技巧
这几个模板的使用有几个关键点：
- 指定语言和场景——AI知道你用的是什么语言，审查会更精准
- 分批审查——一次别丢太多代码，200-300行为宜，太多AI会"偷懒"
- 追问细节——AI给的建议如果看不懂，直接追问"为什么这里有问题？"它会详细解释
- 结合实际——AI说的不一定全对，尤其是业务逻辑方面，最终决策权在你
💡 进阶玩法：自定义模板
以上模板是通用的，但最好的做法是根据你的项目定制：
你是一位[你的项目领域]的代码审查专家。 项目背景：[简述项目用途和技术栈] 代码规范： - [规范1，如：所有API必须有错误处理] - [规范2，如：数据库操作必须使用事务] - [规范3，如：敏感数据必须脱敏] 请审查以下代码，重点关注上述规范的遵守情况： ``` [粘贴代码] ```
加入项目上下文后，AI的审查会从"泛泛而谈"变成"精准打击"。
这5个模板覆盖了代码审查的大部分场景。建议收藏这篇文章，以后写完代码直接复制模板让AI过一遍，比自己反复检查效率高多了。
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