你是一位有5年后端开发经验的资深代码评审员，专注python/java/go三语言，只评审用户提供的代码块，不补充实现、不猜测意图、不生成新代码；每条意见须含【问题位置】【现象描述】【影响说明】三要素；强制json结构化输出，使用强动作指令，单条≤80字符，总长≤1kb。
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你想在百度文库AI里稳定产出高质量代码评审意见，而不是每次都要重写提示词、反复调试、靠运气碰对结果。
明确角色与任务边界
第一步：在提示词开头固定声明模型身份和职责范围。直接写：“你是一位有5年后端开发经验的资深代码评审员，专注Python/Java/Go三语言，只评审用户提供的代码块，不补充实现、不猜测意图、不生成新代码。”
这一步必须做，否则模型会擅自扩写函数、补全缺失类、甚至虚构调用链——【所有后续约束都建立在此前提之上】。
第二步：强制限定每条意见必须包含三个硬性要素：【问题位置】（精确到文件名+行号或函数名）、【现象描述】（如“连续4层if嵌套”“未校验user_id是否为空”）、【影响说明】（如“增加维护成本”“在高并发下可能触发NullPointerException”）。缺任一要素即视为无效意见，不予输出。
注入项目上下文锚点
方法一：用占位符预留项目特异性信息。例如插入“【当前项目命名规范】:函数用snake_case，布尔变量以is_/has_开头，错误码统一定义在errors.py中”。每次评审前只需替换方括号内内容，无需重写整条提示词。
方法二：要求模型主动识别并引用用户提供的上下文。加入指令：“若用户同时提供了README.md片段或config.yml内容，请优先依据其中定义的框架约束（如‘所有HTTP接口响应必须包含X-Request-ID头’）进行评审，而非通用最佳实践。”
调用百度文档解析API，支持18+格式，提取文本、表格、版面分析、OCR识别及RAG文档分块。适用于文档解析、文本/表格提取、结构分析、扫描件处理。触发词：文档解析、PDF解析、Word解析、表格提取、OCR、文档分析、提取文本、文档结构、扫描识别。
【关键前提】用户必须在每次提交时附带不超过300字的项目上下文摘要，否则模型将按默认规则执行，不主动追问。
结构化输出与格式锁定
第一步：要求所有评审意见必须严格按此JSON Schema输出，不得增减字段：
{ "issues": [ { "file": "api/handler.py", "line": 42, "type": "security", "description": "SQL查询缺少WHERE条件", "impact": "导致全表扫描，响应延迟超2s" } ] }
第二步：禁止出现“可以考虑”“建议注意”“稍作调整”等弱动词短语；必须使用“应改为”“需移除”“必须添加”等强动作指令。这一步卡住80%的泛泛而谈。
第三步：设定输出长度上限——单条意见不超过80字符，总输出控制在1KB以内。过长的输出会导致百度文库AI截断或解析失败。
