引言
在山东大学创新实训项目"智评Code+"中，我们开发了一款基于DeepSeek的代码智能评测平台。核心服务模块`analysis.go`实现了代码的深度分析功能，本文将解析其关键技术实现。

架构设计精要

关键技术解析

1. 智能请求构造

messages := []Message{
    {
        Role: "user", 
        Content: fmt.Sprintf("作为算法竞赛教练，请评价：\n题目:%s\n代码:%s", 
                problem.Description, submission.Code)
    }
}

通过结构化提示词引导AI从三个维度分析代码：

• 结构摘要：代码整体架构分析

• 可读性建议：命名规范/注释质量

• 问题提示：潜在错误与优化点

2. 安全API调用

type ChatResponse struct {
    Choices []struct {
        Message struct {
            Content          string // 最终分析结论
            ReasoningContent string // 推理过程
        }
    }
}

采用环境变量管理密钥，避免硬编码风险。请求使用官方推荐的deepseek-reasoner模型进行专业推理。

3. 双内容响应处理

创新性地捕获两个关键输出：

• ReasoningContent：AI思考链（用于教学展示）

• Content：格式化分析报告（用户界面展示）

4. 状态管理机制

func UpdateAnalysisStatus(analysisID uint, status string) error {
    return utils.DB.Model(...).Update("status", status).Error
}

实现四级状态流转：

pending → analyzing → completed/failed

确保用户实时了解分析进度，增强系统可观测性。

技术挑战与解决方案

挑战1：长代码处理

• 解决方案：采用分块处理机制，将大代码分割为多个请求

挑战2：API稳定性

// 指数退避重试机制
for retry := 0; retry < 3; retry++ {
    resp, err := http.DefaultClient.Do(req)
    if err == nil {
        break
    }
    time.Sleep(time.Second * time.Duration(math.Pow(2, float64(retry))))
}

• 实现自动重试策略，保障服务可靠性

挑战3：结果持久化

func SaveAnalysisResult(analysisID uint, result AnalysisResult) error {
    return utils.DB.Model(...).
        Update("reasoning_content", result.ReasoningContent).
        Update("content", result.Content).Error
}

• 双内容分字段存储，支持后续教学场景复用

应用价值

实际测试中，系统成功识别出学生代码中的典型问题：

# 原始代码
def sum(arr):
    s = 0
    for i in range(len(arr)):
        s += arr[i]  # AI建议：使用enumerate提高可读性
        
    return s