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文章目录
- Cursor 工具项目构建指南：让 AI 审查 AI 生产的内容，确保生产的内容质量和提前发现问题
- 📖 概述
- 🎯 审查目标
- 🔄 审查流程
- 审查阶段
- 审查角色与职责
- 💻 代码质量审查
- 语法和结构审查
- ✅ 检查要点
- 🚫 常见问题示例
- 逻辑和算法审查
- ✅ 检查要点
- 🚫 常见问题示例
- 📋 代码质量检查清单
- 🗄️ 数据库设计审查
- 数据模型审查
- 逻辑设计审查
- 🚫 常见问题示例
- 性能设计审查
- 📋 数据库设计检查清单
- 💼 业务设计审查
- 需求分析审查
- 业务逻辑审查
- 🚫 常见问题示例
- 📋 业务设计检查清单
- 🔧 技术架构审查
- 系统架构审查
- ✅ 检查要点
- 🚫 常见问题示例
- 📋 技术架构检查清单
- 🔒 安全性审查
- 安全威胁识别
- ✅ 检查要点
- 🚫 常见安全问题示例
- 📋 安全性检查清单
- ⚡ 性能审查
- 性能关键点
- ✅ 检查要点
- 🚫 常见性能问题示例
- 📋 性能审查检查清单
- 📝 文档审查
- 技术文档审查
- ✅ 检查要点
- 📋 文档质量检查清单
- 🧪 测试审查
- 测试覆盖度审查
- ✅ 检查要点
- 🚫 常见测试问题示例
- 📋 测试审查检查清单
- 🛠️ 审查工具与自动化
- 静态代码分析工具
- Python生态
- JavaScript/TypeScript生态
- CI/CD集成示例
- GitHub Actions配置
- 📋 工具使用检查清单
- 🚀 最佳实践
- 审查流程优化
- 分层审查策略
- 审查标准制定
- AI代码特殊考虑
- 常见AI代码问题
- 针对性审查重点
- 📊 问题追踪与改进
- 问题分类与优先级
- 问题严重级别
- 问题跟踪模板
- 质量改进度量
- 关键指标
- 改进追踪
- 📞 支持与反馈
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