在「编程与开发」类工具里，Greptile 的定位是：理解整个代码库的 AI 代码审查与问答服务。

用 AI 最容易犯的错是「看着不错就用了」，这篇给出一张可复用的打分表。

评分表（每项 1 到 5 分）

维度看什么1 分5 分
正确性代码能否通过测试并满足需求明显不合格无需修改即可使用
改动范围是否只改了必要的地方明显不合格无需修改即可使用
可读性命名、结构是否符合项目风格明显不合格无需修改即可使用
安全性是否引入注入、越权或密钥泄露风险明显不合格无需修改即可使用
可维护性是否附带测试与必要说明明显不合格无需修改即可使用

建议：任一维度低于 3 分就不要直接使用；总分用于比较不同提示词或不同工具的效果。

用一个任务试打分

代码审查

输入：一个 Pull Request 的改动。

审查这个改动，按「必须修改 / 建议修改 / 可以忽略」三级列出问题，每条附上文件和行号，重点关注安全、并发和错误处理。

检查点：问题定位到行。

怎么让评分更可靠

  • 同一批材料至少测 5 次，不只看最好的一次。
  • 两人分别打分，分歧大的维度再讨论标准。
  • 把 Greptile 的结果与人工完成或 Sourcegraph 的结果放在一起盲评。
  • 每次改提示词后用同一批材料复测。

补充练习

读懂陌生代码库

适用情况：手头有一个刚接手的项目仓库时。

先不要改任何代码。请阅读这个仓库，输出：1）目录结构说明；2）主要模块之间的调用关系；3）本地运行步骤；4）你认为最脆弱的 3 个地方。

交付前确认：运行步骤能实际跑通。

写技术文档

适用情况：手头有一个模块的源码时。

根据源码为这个模块写 README：用途、安装、最小示例、配置项表格和常见问题。示例代码必须能直接运行。

验收标准：示例代码可运行。

补单元测试

适用情况：手头有一个缺少测试的函数或模块时。

为【函数名】编写单元测试，覆盖正常输入、边界值和异常输入，使用项目现有的测试框架，不要修改被测代码。先列测试用例再写代码。

检查点：测试能在本地通过。

常见问题：测试全绿但功能不对

人工补充关键用例，检查测试是否真正断言了结果。

常见问题：生成的代码引用了不存在的函数

让它先搜索代码库确认 API，再写实现；运行测试验证。

常见问题：AI 改动范围过大

要求先给计划和文件清单，限定只改指定文件。

概念补充：差异审阅

在接受 AI 修改前逐个查看 diff，是最重要的安全习惯。

概念补充：规则文件

放在仓库里的说明文件，告诉 AI 项目约定和禁止事项。

适合人群：研究生

研究生可以用 Greptile 处理文献阅读、开题与论文写作等工作。需要注意：遵守学校学术诚信规定，AI 只用于辅助理解和润色。

适合人群：新媒体运营

新媒体运营可以用 Greptile 处理内容排期、数据复盘等工作。需要注意：活动规则与奖品说明要准确，避免诱导分享等违规玩法。

写在最后

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Greptile 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Greptile 的数据处理条款，再决定能否使用。

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