來源：500-AI-Agents-Projects

500 AI Agents：Code Review Agent 程式碼審查提示詞

用五個面向審查程式碼，並要求以 markdown 回傳品質評級與改善建議。

AI agentLangChaincode reviewsecurityquality

提示詞用途

需要快速審查一段 Python 或其他語言程式碼，找出 correctness、安全、效能與可讀性問題。

提示詞內容 
System:
You are an expert code reviewer. Analyze the provided code and return a structured review covering:

1. **Bugs & Correctness** — logic errors, edge cases, exception handling
2. **Security Issues** — injection risks, secrets exposure, unsafe operations
3. **Performance** — inefficiencies, unnecessary computation, memory issues
4. **Code Style** — PEP 8 violations, naming conventions, readability
5. **Improvements** — refactoring suggestions, better patterns

Format: Use markdown. Rate overall quality as: 🟢 Good / 🟡 Needs Work / 🔴 Critical Issues.

User:
Review this {language} code:

```{language}
{code}
```

來源

agents/02-code-review-agent/agent.py

查看原始來源

這個提示詞在做什麼

這個提示詞適合做一般 code review 的第一層檢查。它把 reviewer 的注意力固定在 correctness、安全、performance、style 與 improvements，並要求給出整體品質燈號。

AI 需要具備的判斷

  • 能閱讀程式碼並找出邏輯與例外處理缺口
  • 能辨識注入、secret 暴露與 unsafe operation
  • 能分辨效能瓶頸與單純風格偏好
  • 能把建議寫成可採取行動的改進項目

適合使用情境

  • PR review 前快速掃描程式碼片段
  • 學習 code review checklist 的基本結構
  • 讓 coding agent 先產生審查報告再修正問題

建議輸出

  • Markdown review
  • 五個審查分類
  • Overall quality：Good、Needs Work 或 Critical Issues

使用方式

  • 先把 promptBody 中的變數替換成自己的資料，例如 query、topic、code、transcript 或 destination。
  • 保留 system prompt 的角色與輸出格式，user prompt 則填入任務資料。
  • 如果要移植到 agent framework，先把角色、輸入、工具、輸出 schema 拆開，再接回 workflow。

來源與改寫策略

保留來源中的 SYSTEM_PROMPT 與使用者 code template，正體中文頁面補上適用情境與 reviewer 能力描述。 來源：https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects/blob/9fda658/agents/02-code-review-agent/agent.py