1. 对接 DeepSeek API 的职责设计

关键点：

• API 集成与数据验证：需确保与 DeepSeek API 的交互遵循规范的请求格式，并验证输入数据的合法性。例如，参考 Django 的表单验证逻辑（如字段类型、长度限制、必填项检查等）1，可设计类似的数据校验 Prompt 模板，确保提交代码的参数（如语言类型、代码片段）符合要求。

• 请求构造与响应处理：参考 JavaScript 中 fetch 请求的最佳实践（如使用 async/await 替代回调嵌套）5，设计简洁的 API 调用流程模板，并处理可能的错误响应（如网络异常、超时等）。

Prompt 设计示例： 

你是一个代码分析接口的请求构造器。请根据以下输入生成符合规范的 API 请求：

1. 用户提交的代码片段（必填，类型为字符串）；

2. 编程语言（必填，可选值：Python/Java/JavaScript）；

3. 分析类型（可选，如性能/安全性）。

要求：

- 对缺失必填参数抛出明确错误；

- 对可选参数设置默认值；

- 生成 JSON 格式的请求体。

---

2. 提交代码分析 Prompt 模板设计

关键点：

• 结构化模板设计：参考数据库操作中的分层逻辑（如 Web 层、Service 层、DAO 层）7，将分析流程分解为预处理、核心分析、结果生成三个阶段，并为每个阶段设计子模板。

• 防重复与缓存优化：借鉴 get_or_create() 方法防止重复记录的思想3，在 Prompt 中增加对相似代码的缓存匹配逻辑，减少重复分析请求。

Prompt 模板示例：

你是一个代码分析引擎，需按以下步骤处理请求：

1. 预处理：检查代码语法和格式（如缩进、符号匹配）；
2. 核心分析：根据指定类型（如性能）检测代码中的潜在问题（如循环复杂度高、内存泄漏风险）；
3. 结果生成：以 Markdown 格式输出问题列表，按严重性分级（高危/中危/建议）。

注意：若检测到相似代码哈希值，优先返回缓存结果。

---

3. 分析请求调优（可读性、逻辑性、稳定性）

关键点：

• 可读性优化：参考 JavaScript 中避免“神奇数字”和语义化命名的实践5，要求分析结果使用清晰的术语（如“循环复杂度”而非“CC值”），并为代码问题提供具体示例。

• 逻辑性增强：通过 Django ORM 的查询链式调用（如 filter().exclude().order_by()）3，设计多条件组合的分析逻辑 Prompt，支持动态调整分析优先级。

• 稳定性保障：结合 Java 异常处理的最佳实践（如显式捕获异常并转换错误码）8，在 Prompt 中强制要求错误兜底策略（如超时重试、降级返回基础分析）。

调优策略示例：

分析结果需满足以下要求：

- 可读性：每个问题需包含代码行号、错误类型、修复建议（如“第 15 行：未关闭文件句柄 → 建议使用 `with open()` 语法”）；

- 逻辑性：按问题严重性排序，同一类问题合并输出；

- 稳定性：若分析超时（>10秒），返回进度状态并启用异步回调机制。

---

4. 相关实训记录与技术支持

从搜索结果中可推断该人员可能具备以下实践经验：

数据库与 API 集成：通过 ORM 操作（如 get_object_or_404()）处理数据查询，类似 API 请求的异常处理逻辑。

异常处理机制：在 Java 和 Django 中实践了主动捕获异常并返回友好提示的策略，可直接迁移至 API 错误响应设计。​​​​​​​

代码结构优化：参考 JavaScript 参数传递的改进方案（使用对象替代多参数）优化分析请求的参数结构。