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如何训练一个高质量的代码检视 Prompt（含安全隐患专项）
本文将介绍如何系统性训练和优化用于代码检视的 Prompt，尤其是安全隐患专项，并推荐一些优秀的参考项目资源。
一、代码检视 Prompt 的训练流程
1. 明确目标和标准
- 目标：让模型生成能指导开发者有效、全面地进行代码检视的提示语（Prompt）。
- 标准：Prompt应覆盖代码风格、逻辑正确性、安全性、性能、可读性、文档等多方面，并能适应不同语言和场景。
2. 收集高质量示例
- 真实代码检视评论：收集 GitHub、GitLab 等平台上的优质 Code Review 内容。
- 专业书籍/博客：如 Google、Microsoft 等大厂的代码检视指南。
- 社区讨论：Stack Overflow、Reddit 等上的代码检视问题和回答。
3. 标注和归纳常用检视要点
常见关注点包括：
- 语法/风格一致性
- 变量/函数命名合理性
- 代码易读性、可维护性
- 冗余/死代码
- 性能与资源消耗
- 边界条件和异常处理
- 安全隐患
- 单元测试覆盖
- 注释和文档
4. 设计和优化 Prompt 模板
可采用如下通用模板：
请对以下代码进行全面检视，关注但不限于以下方面：
1. 代码风格与一致性
2. 逻辑正确性
3. 性能和资源消耗
4. 安全隐患
5. 可读性与可维护性
6. 变量和函数命名
7. 异常处理与边界条件
8. 测试覆盖率
9. 注释和文档
请详细指出发现的问题，并给出改进建议。
也可针对不同语言、框架做定制：
请以 Python 专家身份，对以下 Python 代码做代码检视。关注 PEP8 规范、异常处理、性能优化、可读性和安全性等方面。请举例说明问题和改进方案。
5. 微调/训练模型
- 数据准备：用上述标注和模板，制作训练数据集，把代码片段和检视目标作为输入，把高质量检视意见作为输出。
- 训练方法：采用对话式微调（Instruction Tuning）、RLHF（人类反馈强化学习）等方法。
- 评估指标：人工评审或自动化指标（如覆盖面、深度、准确性）评估 prompt 生成质量。
6. 自动化测试和真实场景验证
- 生成多样化 prompt，让开发者或模型在实际 Code Review 流程中试用，收集反馈持续优化。
- A/B 测试对比不同 prompt 在实际代码检视效率和质量上的提升。
7. 持续迭代和知识更新
- 跟进社区最佳实践和最新安全/规范要求，不断丰富和调整 Prompt 模板。
- 收集用户反馈，优化 Prompt 生成逻辑。
二、安全隐患专项 Prompt 优化方法
1. 明确安全检视的范围和场景
根据项目类型/技术栈，将如下内容融入 prompt：
- Web应用：输入校验、XSS、SQL注入、CSRF、认证与授权、敏感信息泄露
- 后端服务：身份认证、权限控制、敏感信息管理、日志安全
- 移动端：数据加密、权限申请
- 云原生：容器安全、依赖安全
2. 给出“安全问题清单”
请重点检查以下安全隐患：
1. 用户输入是否做了有效校验，防止 XSS/SQL 注入等攻击
2. 是否存在敏感信息（如 API 密钥、密码）硬编码或泄露
3. 认证和授权逻辑是否严谨，避免越权访问
4. 是否有充足的异常处理，防止信息泄露
5. 是否正确使用加密算法和安全库
6. 依赖包是否有已知安全漏洞
7. 日志是否包含敏感信息
8. 是否有安全相关的单元测试
9. 其他与当前技术栈相关的安全隐患
请详细说明发现的问题，并给出改进建议。
3. 针对语言/框架定制
Flask 示例：
请以安全专家身份，对以下 Flask 代码进行安全隐患检视，关注如下方面：
- 输入校验与过滤
- 路由权限验证
- 密码与密钥管理
- CSRF 防护
- 日志中的敏感信息
- 依赖库安全性
请指出潜在风险，并提出修复建议。
前端 JS 示例：
请重点检视以下前端 JavaScript 代码的安全隐患，包括：
- 跨站脚本攻击（XSS）
- DOM 操作安全
- 本地存储敏感信息
- 不安全的第三方依赖
- 用户数据暴露
请举例说明风险点和改进方法。
4. 结合高质量安全检视实例优化 Prompt
参考 OWASP Top 10、CWE、各类安全审计报告，不断完善你的 prompt 清单。
5. 安全隐患代码检视 Prompt 通用模板
请以安全审计专家身份，全面检视以下代码的安全隐患，包括但不限于：
- 用户输入校验与过滤
- 敏感信息管理（如密钥、密码、token 等）
- 认证与授权机制
- 加密算法与安全库使用
- 异常处理是否导致信息泄露
- 日志是否包含敏感信息
- 依赖库安全性
- 与业务相关的其他安全风险
请逐条列举发现的问题，说明原因，并给出具体修复建议。如有风险，请结合代码片段举例说明。
三、优秀 Prompt 项目推荐
1. OpenAI Prompt Engineering
2. GitHub 热门 Prompt 项目
- x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools
- f/awesome-chatgpt-prompts
- dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- microsoft/Prompt-Templates-for-Developers
- lucas-mc/awesome-code-review-prompts
3. 其它推荐资源
四、总结与建议
- 从高质量实例积累、结构化归纳、模板设计、持续迭代入手，训练和优化代码检视 Prompt。
- 针对安全隐患类，细化安全点、结合项目实际场景、明确输出结构，提升 Prompt 的实用性和专业性。
- 多参考业界优秀项目，不断调整和完善自己的 Prompt 库。
