前两天发现 Groq 把国内 IP 给封了，换个思路，顺手把 DeepSeek 接上做了一个 AI 代码审查工具。

写完了算了下成本——审查一次不到 1 分钱。

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为什么需要这个工具

独立开发者最缺什么？不是技术，是 Code Review。

写代码的时候自己觉得没问题，实际上命名不规范、集合没指定容量、事务注解没配 rollbackFor——这些坑踩过的都懂。

大厂有同事审查，独立开发者只能靠自己的眼睛。但 AI 可以当这个同事。

70 条规则，不是通用的

市面上很多 AI 审查工具用的是通用规则，比如「类名要驼峰」「变量要有意义」。这些 ChatGPT 也能干。

但我想要的是这个东西：

• Map.of() 不能传 null（否则运行时报 NPE，这是我真实踩过的坑）
• 审计字段必须设 updated_by（否则插入报错)
• CORS 配置必须配 CorsConfigurationSource Bean（光配 .cors() 不够）

这些规则你查遍全网也找不到——它们来自我 6 个微服务踩过的坑。

我把阿里巴巴 Java 手册（55 条）和我自己的实战经验（15 条）整理到一起，总共 70 条规则，喂给 AI。

一次审查多少钱

我用 DeepSeek API，审查一次代码大概消耗 8000 tokens 左右：

项目	数量
规则文件（70 条）	~3500 tokens
审查指令	~500 tokens
用户代码（~200 行）	~3000 tokens
输出（审查结果）	~1500 tokens
总计	~8500 tokens

DeepSeek 的价格：输入 1 元/百万 tokens，输出 2 元/百万。

算下来一次审查：(7000 × 1 + 1500 × 2) / 1000000 = 0.007 + 0.003 = 0.01 元

充 10 块能用 1000 次。

架构很简单

没有数据库、没有状态、没有历史记录——纯无状态设计。

用户贴代码 → 后端拼 Prompt（70 条规则 + 代码）→ 调 DeepSeek API → 解析 JSON → 展示报告

后端就一个 POST 接口，前端一个 Monaco 编辑器 + 审查报告区。

选 VS Code 暗色主题，代码区占 60% 注意力，报告区左边框按严重程度着色：

• 🔴 红色：ERROR（必须修）
• 🟡 黄色：WARNING（推荐修）
• 🔵 蓝色：INFO（建议优化）

项目结构也很干净：

services/ai-reviewer/    ← Spring Boot 3
clients/ai-reviewer/     ← React + Monaco
docs/ai-review-rules.md  ← 70 条规则，改文件即改行为

规则文件是唯一的「数据引擎」。今天 70 条，明天踩了新坑加一条，重启即生效。不需要数据库迁移，不需要后台管理页面。

Prompt 是关键

同样的代码喂给 AI，规则写得清不清晰，直接影响审查质量。

我的 Prompt 结构：

1. System 位置放规则：70 条规则是固定背景，放 system message
2. User 位置放代码：每次审查的代码不同
3. JSON 强约束：要求 AI 只输出 JSON，否则解析会崩
4. 支持规则集切换：all / p3c（阿里规约）/ wuxiannet（我的经验）

/**
     * 构建完整 prompt
     */
    public String buildPrompt(String code, String language, String rulesType) {
        String rules = getRulesText(rulesType);
        String truncatedCode = code.length() > 8000 ? code.substring(0, 8000)
                + "\n\n// [代码已截断，超过 8000 字符]" : code;

        return """
                你是一个严格的 Java 代码审查专家。请按照以下规则逐条审查代码，输出结构化报告。
                
                ## 审查规则
                
                %s
                
                ## 审查要求
                
                1. 逐条对照规则检查代码
                2. 只报告真正违反的规则，不要报告"未发现违反"
                3. 每条问题标注: 行号、违反的规则编号、问题描述、修复建议
                4. 级别: ERROR(必须修复) / WARNING(推荐修复) / INFO(建议优化)
                
                ## 待审查代码
                
                ```%s
                %s
                ```
                
                ## 输出格式
                
                严格按 JSON 格式输出，不要额外解释:
                {
                  "summary": {"total": N, "errors": N, "warnings": N, "infos": N},
                  "issues": [
                    {"level": "ERROR|WARNING|INFO", "ruleId": N, "title": "...", "line": N, "code": "...", "message": "...", "suggestion": "..."}
                  ]
                }
                """.formatted(rules, language != null ? language : "java", truncatedCode);
    }

最开始的版本发现 AI 经常在 JSON 前后加废话「根据您的代码，审查结果如下」。加了一段 ```json 代码块提取逻辑，不管 AI 怎么包装，都能把 JSON 摘出来。

部署和启动

就两个命令：

# 后端
cd services/ai-reviewer && mvn spring-boot:run

# 前端
cd clients/ai-reviewer && npm run dev

本机跑，不上服务器。代码不传到第三方，API Key 配置在本地 application-dev.yml。

效果

贴一段代码举例。这段代码有两处违规：

public class UserService {
    private Date createdAt;  // ❌ 规则56：审计字段必须是 create_time
    private UserRepository userRepository;

    public List<User> getUsers() {
        List<String> list = new ArrayList<>();  // ⚠️ 规则23：ArrayList 未指定容量
        return userRepository.findAll();
    }
}

AI 审查结果：

🔴 ERROR R56 L5  审计字段 create_time 不符合规范
→ 改为: private Date createTime;
🟡 WARNING R23 L12  ArrayList 未指定初始容量
→ 改为: new ArrayList<>(16)

逐条对照规则，标出行号、规则编号、修复建议。点击问题行，编辑器自动跳转到对应行。

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写这篇文章的时候，我顺便审查了一次——发现了一个 controller 里没配 @CrossOrigin 的接口。代码自己审自己，挺妙的。

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关于作者：无羡，独立开发者，全栈工程师，专注 AI 应用与微服务架构。

📌 分类：独立开发实战

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