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明确模块职责是代码评审前提，如“你正在评审微信小程序订单退款回调接口”，需说明上下游依赖、真实请求体结构、部署环境约束及资金安全等三大风险维度。
把deepseek用作代码评审助手时，提示词不带具体业务逻辑或项目上下文，它只能泛泛而谈“变量命名不规范”“缺少异常处理”，根本看不出这段支付回调验签逻辑是否漏校验时间戳、是否允许重放攻击。
明确写出当前模块的职责和边界
在提示词开头第一句就定义模块功能，例如：“你正在评审一个微信小程序的订单退款回调接口，该接口接收微信服务器推送的refund_notify消息，完成本地退款状态同步并返回success响应。”
这一步不能省略。如果不说明是“退款回调”而非“支付回调”，模型可能按通用支付逻辑提建议，比如要求校验prepay_id——而退款回调里根本没有这个字段。
贴出真实调用链路中的上下游依赖
方法一：直接列出关键依赖项
“上游：微信支付平台（推送JSON格式refund_notify）；下游：本地订单服务（更新order表refund_status字段）、财务对账服务（异步写入refund_log）。”
方法二：用代码片段暴露隐式契约
贴出实际收到的请求体示例（脱敏后），重点保留字段名、嵌套结构、空值情况：“{"refund_id":"wx123456","out_refund_no":"REF20240520001","refund_fee":100,"success_time":""}”——这里success_time为空，意味着当前版本不校验成功时间，提示词中必须声明“暂不校验success_time字段，因微信文档明确该字段在部分失败场景下为空”。
标注当前代码所处的部署环境与约束
第一步：说明运行环境
“代码部署在阿里云函数计算FC，冷启动延迟敏感，禁止在回调内发起外部HTTP请求。”
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
第二步：指出框架限制
“使用Spring Boot 2.7.x，不支持@Schema注解，DTO类无法自动生成OpenAPI文档。”
第三步：声明数据一致性要求
【退款金额必须与原始支付单完全一致，不允许四舍五入或截断】——这条若不写进提示词，模型可能建议用Math.round()处理金额，导致财务对账差1分钱。
给出本次评审最关心的3个风险维度
方法一：按严重性排序
① 资金安全：是否可能造成重复退款或漏退款
② 接口可用性：是否可能因微信签名验证失败导致整批回调被丢弃
③ 审计合规：日志是否记录了微信原始报文全文（含敏感字段脱敏）
方法二：用否定句锁定盲区
“不要检查缩进风格或import顺序；不要建议增加单元测试覆盖率——当前阶段只聚焦线上故障拦截能力。”
