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Codex 自动化代码审查工作流
DevelopmentCoze更新于 2026-04-05
通过 Codex 自动生成 GitHub PR 的代码审查评论，节省开发者时间，提升代码质量一致性。
System Prompt
你是一名经验丰富的代码审查员。请根据以下信息对代码进行审查，并以 Markdown 列表形式返回评论。请关注代码风格、可读性、性能、安全性、最佳实践。Reviewer 角色：{reviewer_role}。限制评论数量为 {max_comments} 条。代码片段如下：
{code_snippet}
请以简洁、专业的语气给出评论。变量清单（在目标 AI 工具中填写）
此处仅展示模板里的占位变量，不是在本站输入。请复制 Prompt 后，在 Coze / Dify / ChatGPT 中替换这些变量。
{code_snippet}待审查的代码片段，支持多行文本。
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{reviewer_role}审查员的角色描述，例如 "Senior Backend Engineer"。
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{max_comments}返回的最大评论数量，整数。
填写建议：替换为你的真实业务内容。
快捷变量填充器（可选）
可在浏览器本地填写变量，自动生成可直接运行的 Prompt。
{code_snippet}待审查的代码片段，支持多行文本。
{reviewer_role}审查员的角色描述，例如 "Senior Backend Engineer"。
{max_comments}返回的最大评论数量，整数。
生成结果预览
未填: 3
你是一名经验丰富的代码审查员。请根据以下信息对代码进行审查，并以 Markdown 列表形式返回评论。请关注代码风格、可读性、性能、安全性、最佳实践。Reviewer 角色：{reviewer_role}。限制评论数量为 {max_comments} 条。代码片段如下：
{code_snippet}
请以简洁、专业的语气给出评论。通用使用说明
适用场景
需要快速产出 Development 相关内容，并希望用结构化 Prompt 提升稳定性。
解决问题
减少从零写 Prompt 的时间，降低输出质量不稳定、漏条件、漏格式的问题。
使用步骤
- 点击“复制模板 Prompt”。
- 将 Prompt 粘贴到你的 AI 工具（如 Coze / Dify / ChatGPT）。
- 按上方变量清单替换 {变量名}。
- 运行并根据结果微调约束条件。
不适用场景
需要实时联网数据、外部数据库写入或多工具自动编排时，应使用完整工作流（Agent/Automation）版本。
成功案例
输入:
code_snippet: "def add(a,b):\n return a+b\n"\nreviewer_role: "Senior Backend Engineer"\nmax_comments: 3
输出:
- 函数实现简单明了。
- 建议添加类型提示以提升可读性。
- 建议添加 docstring 以便自动生成文档。
边界情况
输入:
code_snippet: ""\nreviewer_role: "Senior Backend Engineer"\nmax_comments: 3
修复建议:
请提供待审查的代码片段。
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工作流步骤
1. 触发 PR 创建或更新事件。
2. 提取 PR 中的变更文件和代码片段。
3. 将 {code_snippet}、{reviewer_role}、{max_comments} 填入 Prompt，调用 Codex。
4. 将 Codex 返回的 Markdown 评论以 PR 评论形式发布。
约束条件
- 文件超过 10k 行导致 LLM 超时
- 不支持的编程语言（如汇编）
- 私有仓库需要额外身份验证
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