代码结构检查
变量和函数命名是否清晰、符合约定(如驼峰命名法)。
代码模块化程度是否足够,避免过长函数或类(建议函数不超过50行)。
重复代码是否已提取为公共函数或工具类。
可读性与风格
代码缩进、空格是否一致(遵循项目规范如2/4空格)。
注释是否清晰,避免冗余(注释应解释“为什么”而非“做什么”)。
魔法数字是否替换为常量或枚举。
功能逻辑验证
边界条件是否处理(如空值、负数、最大值)。
错误处理是否完备(异常捕获、日志记录、用户提示)。
多线程或异步操作是否考虑竞态条件和资源释放。
性能与安全
是否存在内存泄漏风险(如未关闭的流、缓存滥用)。
数据库查询是否优化(避免N+1查询、索引使用)。
敏感数据是否加密(密码、密钥),输入是否校验(防SQL注入/XSS)。
测试覆盖
单元测试是否覆盖核心逻辑(覆盖率≥80%)。
测试用例是否包含边界场景和异常流程。
Mock数据是否真实反映生产环境。
提交与文档
Git提交信息是否清晰(如“fix: 登录页按钮样式错误”)。
依赖变更是否更新文档(如README或CHANGELOG)。
新接口或配置是否补充Swagger或注释说明。
提示:可结合自动化工具(如SonarQube、ESLint)辅助检查基础项。
代码评审checklist:确保代码质量
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