feat(appendix): 添加多个交互式演示组件,完善 AI/Infra 等章节内容
- 新增 Vibe Coding 全栈相关演示组件 (DeveloperSkillShift, FrontendTriad, BackendCore 等) - 新增 RAG 相关组件 (RAGPipeline, ChunkingStrategy, Retrieval 等) - 新增 Embedding & Vector 相关组件 (EmbeddingConcept, VectorSimilarity 等) - 新增 AI Native App 设计组件 (AINativeArch, PromptDesign 等) - 新增 Infrastructure as Code 组件 (IaCConcept, TerraformWorkflow 等) - 新增 DNS & HTTPS 演示组件 (DnsResolution, HttpsHandshake 等) - 新增 Model Finetuning 组件 (FinetuningPipeline 等) - 更新多个章节的 markdown 内容,集成交互式演示
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@@ -214,7 +214,55 @@ function getPayAmount(employee) {
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## 5. 总结
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## 5. AI 助力:用大模型提升代码质量
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大模型在代码质量领域已经非常实用,它可以充当你的"24 小时在线的代码审查员"。
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### 5.1 识别代码坏味道
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> **提示词**:
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> ```
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> 请审查以下代码,识别其中的代码坏味道(Code Smell),包括但不限于:
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> 过长函数、魔法数字、重复代码、过深嵌套、过长参数列表。
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> 对每个问题给出具体位置、问题描述和改进建议。
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>
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> [粘贴你的代码]
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> ```
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### 5.2 自动重构
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> **提示词**:
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> ```
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> 请对以下代码进行重构,要求:
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> 1. 不改变外部行为
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> 2. 使用提炼函数、卫语句替代嵌套等手法
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> 3. 改善命名,消除魔法数字
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> 4. 解释每一步重构的理由
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>
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> [粘贴你的代码]
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> ```
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### 5.3 模拟 Code Review
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> **提示词**:
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> ```
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> 请以资深开发者的视角审查这段代码,从以下维度给出反馈:
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> - 正确性:逻辑是否有 Bug?边界条件是否处理?
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> - 可读性:命名是否清晰?结构是否易懂?
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> - 性能:是否有明显的性能问题?
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> - 安全性:是否有注入或数据泄露风险?
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> 用"建议"而非"命令"的语气,给出改进方案。
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>
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> [粘贴你的代码]
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> ```
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::: tip AI 使用建议
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AI 的重构建议需要你自己验证——跑测试确认行为没变。把 AI 当作"提建议的同事",而不是"无条件信任的权威"。
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## 6. 总结
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回顾这一路,我们从识别问题到解决问题,建立了一套完整的代码质量改进体系:
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