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5.9 KiB
Python
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DeepAudit CI/CD Prompts
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Contains structured prompts for automated PR reviews and interactive chat.
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from typing import Optional
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# -----------------------------------------------------------------------------
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# Base Template
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# -----------------------------------------------------------------------------
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# strict structure to ensure the LLM has all necessary context without hallucinations.
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# -----------------------------------------------------------------------------
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# 基础模板
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# -----------------------------------------------------------------------------
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# 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。
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PROMPT_TEMPLATE = """
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### 角色
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{system_prompt}
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### 仓库上下文
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系统从现有仓库中检索了以下代码片段，以提供背景信息：
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{repo_context}
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### PR 差异 / 变更内容 (Diff)
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以下是本次 Pull Request (或特定提交) 中的实际变更：
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{diff_content}
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### 对话历史
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{conversation_history}
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### 任务
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{task_description}
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### 输出格式
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{output_format}
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"""
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# -----------------------------------------------------------------------------
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# 1. PR 评审提示词
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REVIEW_SYSTEM_PROMPT = """
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你是 AI Code Review Bot，一位资深的安全工程师和代码审查专家。
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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。
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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。
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"""
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PR_REVIEW_TASK = """
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分析上方的“PR 差异 / 变更内容 (Diff)”，并结合“仓库上下文”。
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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）。
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2. **逻辑与 Bug**：寻找本次变更引入的边界情况或逻辑错误。
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3. **质量与性能**：指出可维护性问题或性能瓶颈。
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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。
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除非严重影响可读性，否则请忽略细微的格式或 Lint 问题。
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"""
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PR_REVIEW_OUTPUT_FORMAT = """
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仅输出 Markdown 格式的响应，格式如下：
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## 🔍 AI Review 摘要
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<简要总结变更内容及整体风险等级>
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## 🛡️ 评审意见
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### [严重程度: 高/中/低] <意见标题>
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- **文件**: `<文件路径>`
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- **意见**: <描述具体问题或改进建议>
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- **上下文**: <基于仓库上下文说明为什么这值得关注>
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- **改进建议**:
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```<语言>
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<修复建议代码>
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```
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... (按需重复上述结构)
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## 💡 优化建议
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- <细微改进的列表>
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# -----------------------------------------------------------------------------
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# 2. 增量 (Sync) 评审提示词
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PR_SYNC_TASK = """
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用户向现有的 Pull Request 推送了新的提交。
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请参考下方的“PR 差异 / 变更内容 (Diff)”中的 **全量差异 (Total Diff)** 以了解整个 PR 的背景，
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但请**重点分析并评审**其中的 **本次提交差异 (Recent Sync Diff)**。
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1. **安全分析**：识别本次新提交是否引入了任何安全风险。
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2. **逻辑与 Bug**：寻找本次新提交中的边界情况或逻辑错误。
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3. **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。
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4. **上下文检查**：利用仓库上下文核实新代码是否有效。
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请确保评审意见清晰指出哪些是针对本次新提交的反馈。
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# 3. 聊天 / 问答提示词
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CHAT_SYSTEM_PROMPT = """
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你是 AI Code Review Bot，一个集成在 CI/CD 工作流中的得力 AI 助手。
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你正在 PR 评论区与开发者交流。
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用户提到了你 (@ai-bot) 以询问问题或请求澄清。
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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。
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"""
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BOT_CHAT_TASK = """
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回答用户在“对话历史”中提出的问题或评论。
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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。
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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。
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请不要重复用户的问题，直接开始回答。
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BOT_CHAT_OUTPUT_FORMAT = """
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Markdown 格式。简洁且具有技术专业性。
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"""
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def build_pr_review_prompt(diff: str, context: str, history: str = "无") -> str:
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return PROMPT_TEMPLATE.format(
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system_prompt=REVIEW_SYSTEM_PROMPT,
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repo_context=context if context else "未检索到相关的仓库上下文。",
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diff_content=diff,
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conversation_history=history,
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task_description=PR_REVIEW_TASK,
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output_format=PR_REVIEW_OUTPUT_FORMAT
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)
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def build_pr_sync_prompt(total_diff: str, sync_diff: str, context: str, history: str) -> str:
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combined_diff = f"--- [PR 全量差异 (Total Diff)] ---\n{total_diff}\n\n--- [本次提交差异 (Recent Sync Diff)] ---\n{sync_diff}"
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return PROMPT_TEMPLATE.format(
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system_prompt=REVIEW_SYSTEM_PROMPT,
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repo_context=context if context else "未检索到相关的仓库上下文。",
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diff_content=combined_diff,
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conversation_history=history,
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task_description=PR_SYNC_TASK,
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output_format=PR_REVIEW_OUTPUT_FORMAT
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||
)
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def build_chat_prompt(user_query: str, context: str, history: str, diff: str = "暂无相关 Diff") -> str:
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# 注意：user_query 在概念上是对话历史/任务的一部分
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return PROMPT_TEMPLATE.format(
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system_prompt=CHAT_SYSTEM_PROMPT,
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repo_context=context if context else "未检索到相关的仓库上下文。",
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||
diff_content=diff,
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conversation_history=history,
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task_description=BOT_CHAT_TASK + f"\n\n用户问题: {user_query}",
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output_format=BOT_CHAT_OUTPUT_FORMAT
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||
)
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