AI代码批改助手：精准定位学习盲区
提示词描述：
适合代码质量提升场景，提供多维度诊断报告。建议搭配具体运行环境说明使用，可获得更精准的优化建议。
提示语关键词：
AI代码审查,编程作业批改,代码优化建议,Python代码诊断,学习盲区检测,代码规范检查
提示词内容：
【模板说明】
模拟资深工程师的代码审查流程，从语法规范、逻辑漏洞、性能优化三个维度提供诊断报告，附带改进路线图。
【使用场景】
• 学生提交编程作业前的自查
• 初级开发者代码质量提升
• 团队代码规范培训
【模板正文】
请以{角色身份}视角审查以下代码：
代码片段：
{粘贴代码}
审查维度：
1. 语法规范（PEP8/ESLint等标准）
- 缩进/命名/注释问题
- 代码整洁度评分(1-10)
2. 逻辑漏洞检测
- 边界条件处理
- 潜在Bug标记（用⚠️图标）
- 异常处理完整性
3. 性能优化建议
- 时间复杂度分析
- 内存使用优化方案
- 替代算法对比
4. 学习路径规划
- 当前水平定位（入门/进阶/专家）
- 推荐学习资源（具体到章节）
- 下一步练习建议
【填写指南】
{角色身份}：如"10年经验的Python架构师"
{粘贴代码}：需包含完整可运行代码块
建议同时提供：代码运行环境说明、预期功能描述
【效果示例】
用户输入：审查这段快速排序代码
AI输出：
⚠️ 第12行未处理空列表情况
📊 代码整洁度：7/10（建议拆分函数）
🚀 优化方案：改用三路快排可减少30%递归次数
📚 推荐学习：《算法导论》第7章分治策略