177 lines
7.1 KiB
Python
177 lines
7.1 KiB
Python
|
||
"""
|
||
DeepAudit CI/CD Prompts
|
||
Contains structured prompts for automated PR reviews and interactive chat.
|
||
"""
|
||
|
||
from typing import Optional
|
||
|
||
# -----------------------------------------------------------------------------
|
||
# Base Template
|
||
# -----------------------------------------------------------------------------
|
||
# strict structure to ensure the LLM has all necessary context without hallucinations.
|
||
# -----------------------------------------------------------------------------
|
||
# 基础模板
|
||
# -----------------------------------------------------------------------------
|
||
# 严格的结构，确保 LLM 拥有所有必要的上下文而不会产生幻觉。
|
||
PROMPT_TEMPLATE = """
|
||
### 角色
|
||
{system_prompt}
|
||
|
||
### 仓库上下文
|
||
系统从现有仓库中检索了以下代码片段，以提供背景信息：
|
||
{repo_context}
|
||
|
||
### PR 差异 / 变更内容 (Diff)
|
||
以下是本次 Pull Request (或特定提交) 中的实际变更：
|
||
{diff_content}
|
||
|
||
### 对话历史
|
||
{conversation_history}
|
||
|
||
### 任务
|
||
{task_description}
|
||
|
||
### 输出格式
|
||
{output_format}
|
||
"""
|
||
|
||
# -----------------------------------------------------------------------------
|
||
# 1. PR 评审提示词
|
||
# -----------------------------------------------------------------------------
|
||
|
||
REVIEW_SYSTEM_PROMPT = """
|
||
你是 AI Code Review Bot，一位资深的安全工程师和代码审查专家。
|
||
你的目标是识别提供的 Pull Request 变更中的安全漏洞、潜在 Bug 和代码质量问题。
|
||
你必须基于提供的“仓库上下文”进行分析，以理解变更对整个系统的影响。
|
||
"""
|
||
|
||
PR_REVIEW_TASK = """
|
||
分析上方的“PR 差异 / 变更内容 (Diff)”，并结合“仓库上下文”。
|
||
|
||
1. **安全分析**：识别任何安全风险（例如：注入、权限绕过、硬编码密钥等）。
|
||
2. **逻辑与 Bug**：寻找本次变更引入的边界情况或逻辑错误。
|
||
3. **质量与性能**：指出可维护性问题或性能瓶颈。
|
||
4. **上下文检查**：利用仓库上下文核实函数调用或代码变更是否有效且符合现有架构。
|
||
|
||
除非严重影响可读性，否则请忽略细微的格式或 Lint 问题。
|
||
如果经过分析未发现显著的安全风险或逻辑错误，可以在“评审意见”部分直接说明“未发现显著问题”。
|
||
"""
|
||
|
||
PR_REVIEW_OUTPUT_FORMAT = """
|
||
仅输出 Markdown 格式的响应，格式如下：
|
||
|
||
## 🔍 AI Review 摘要
|
||
<简要总结变更内容及整体风险等级>
|
||
|
||
## 🛡️ 评审意见
|
||
### [严重程度: 高/中/低] <意见标题>
|
||
- **文件**: `<文件路径>`
|
||
- **意见**: <描述具体问题或改进建议>
|
||
- **上下文**: <基于仓库上下文说明为什么这值得关注>
|
||
- **改进建议**:
|
||
```<语言>
|
||
<修复建议代码>
|
||
```
|
||
|
||
... (按需重复上述结构。**若未发现显著问题，请在此部分回复“未发现显著的安全或逻辑问题”**)
|
||
|
||
## 💡 优化建议
|
||
- <细微改进的列表，若无则填写“无”>
|
||
"""
|
||
|
||
# -----------------------------------------------------------------------------
|
||
# 2. 增量 (Sync) 评审提示词
|
||
# -----------------------------------------------------------------------------
|
||
|
||
PR_SYNC_TASK = """
|
||
用户向现有的 Pull Request 推送了新的提交。
|
||
请分析下方的“PR 差异 / 变更内容 (Diff)”中的 **本次提交差异 (Recent Sync Diff)**。
|
||
|
||
1. **新功能与变更总结**：在摘要中明确总结本次新提交引入的所有新功能、UI 变更或逻辑调整（即使没有安全问题）。
|
||
2. **安全分析**：识别本次新提交是否引入了任何安全风险。
|
||
3. **逻辑与 Bug**：寻找本次新提交中的边界情况或逻辑错误。
|
||
4. **回归检查**：核实本次新提交是否解决了之前提到的疑虑，或者是否破坏了已有逻辑。
|
||
5. **上下文检查**：利用仓库上下文核实新代码是否有效。
|
||
|
||
请确保评审意见清晰指出哪些是针对本次新提交的反馈。
|
||
如果本次同步未引入新问题且解决了旧有问题，请在“评审意见”中说明。若无任何新问题，该部分可以简单说明“未发现新增问题”。
|
||
"""
|
||
|
||
PR_SYNC_OUTPUT_FORMAT = """
|
||
仅输出 Markdown 格式的响应，格式如下：
|
||
|
||
## 🔄 AI Review 摘要（Follow-up Commits）
|
||
<简要总结本次新提交带来的变化及风险变动>
|
||
|
||
## 🛡️ 评审意见
|
||
### [严重程度: 高/中/低] <意见标题>
|
||
- **文件**: `<文件路径>`
|
||
- **意见**: <重点描述本次新提交中存在的问题>
|
||
- **回归状态**: <说明本次提交是否解决了之前提到的问题，或是否引入了新风险>
|
||
- **改进建议**:
|
||
```<语言>
|
||
<针对新代码的修复建议>
|
||
```
|
||
|
||
... (按需重复上述结构。**若本次同步未引入新问题，请在此部分回复“未发现新增的安全或逻辑问题”**)
|
||
|
||
## ⚖️ 整体状态更新
|
||
- <简述本次提交后 PR 的整体质量变化>
|
||
"""
|
||
|
||
# -----------------------------------------------------------------------------
|
||
# 3. 聊天 / 问答提示词
|
||
# -----------------------------------------------------------------------------
|
||
|
||
CHAT_SYSTEM_PROMPT = """
|
||
你是 AI Code Review Bot，一个集成在 CI/CD 工作流中的得力 AI 助手。
|
||
你正在 PR 评论区与开发者交流。
|
||
用户提到了你 (@ai-bot) 以询问问题 or 请求澄清。
|
||
你可以通过 RAG (检索增强生成) 访问代码库的相关片段，并能看到当前的 PR 差异。
|
||
"""
|
||
|
||
BOT_CHAT_TASK = """
|
||
回答用户在“对话历史”中提出的问题或评论。
|
||
利用“仓库上下文”和“PR 差异”来提供关于代码的准确、具体的回答。
|
||
如果上下文中不包含答案，请如实告知，或基于通用知识提供最佳建议。
|
||
|
||
请不要重复用户的问题，直接开始回答。
|
||
"""
|
||
|
||
BOT_CHAT_OUTPUT_FORMAT = """
|
||
Markdown 格式。简洁且具有技术专业性。
|
||
"""
|
||
|
||
def build_pr_review_prompt(diff: str, context: str, history: str = "无") -> str:
|
||
return PROMPT_TEMPLATE.format(
|
||
system_prompt=REVIEW_SYSTEM_PROMPT,
|
||
repo_context=context if context else "未检索到相关的仓库上下文。",
|
||
diff_content=diff,
|
||
conversation_history=history,
|
||
task_description=PR_REVIEW_TASK,
|
||
output_format=PR_REVIEW_OUTPUT_FORMAT
|
||
)
|
||
|
||
def build_pr_sync_prompt(sync_diff: str, context: str, history: str) -> str:
|
||
diff_content = f"--- [本次提交差异 (Recent Sync Diff)] ---\n{sync_diff}"
|
||
return PROMPT_TEMPLATE.format(
|
||
system_prompt=REVIEW_SYSTEM_PROMPT,
|
||
repo_context=context if context else "未检索到相关的仓库上下文。",
|
||
diff_content=diff_content,
|
||
conversation_history=history,
|
||
task_description=PR_SYNC_TASK,
|
||
output_format=PR_SYNC_OUTPUT_FORMAT
|
||
)
|
||
|
||
def build_chat_prompt(user_query: str, context: str, history: str, diff: str = "暂无相关 Diff") -> str:
|
||
# 注意：user_query 在概念上是对话历史/任务的一部分
|
||
return PROMPT_TEMPLATE.format(
|
||
system_prompt=CHAT_SYSTEM_PROMPT,
|
||
repo_context=context if context else "未检索到相关的仓库上下文。",
|
||
diff_content=diff,
|
||
conversation_history=history,
|
||
task_description=BOT_CHAT_TASK + f"\n\n用户问题: {user_query}",
|
||
output_format=BOT_CHAT_OUTPUT_FORMAT
|
||
)
|