AI 代码审查与重构建议工具——这是 Sourcery 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

当同一类任务每天重复出现时，就值得考虑把它接进自动化流程。

适合自动化的任务特征

  • 输入格式固定（同一种表单、文件或消息）
  • 判断规则可以写清楚。
  • 出错时可以被发现并人工补救。
  • 频率足够高，值得投入配置时间。

接入方式

Sourcery 属于在线服务。如果官方提供 API、集成市场或与 Zapier、Make、n8n 等平台的连接器，可以直接接入；如果没有，就不要用模拟点击等不稳定方式硬接，可改为半自动：自动收集材料，人工在 Sourcery 中处理。

示例：自动化里的核心指令

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。

验收标准：测试能在本地通过。

上线前的风控

  • 对外发送的内容一律先进入人工审核。
  • 设置每日调用上限和费用告警。
  • 保留原始输入，便于出错时追溯。
  • 每周抽查一批自动处理结果。

更多可以试的用法

小功能开发

准备材料：一个清晰的需求描述。

实现以下需求：【需求】。要求：先给出实现计划和要改动的文件列表，等我确认后再写代码；遵循现有代码风格；补充必要的测试。

交付前确认：先有计划再动手。

代码审查

适用情况：手头有一个 Pull Request 的改动时。

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。

交付前确认：问题定位到行。

修复报错

输入：一段报错堆栈和相关代码。

这是报错信息和相关代码。请先解释报错原因，给出最小修改方案，并说明为什么这个修改不会影响其他调用方。

验收标准：修改范围足够小。

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。

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：泄露密钥的风险

把密钥放在环境变量，规则文件中禁止读取 .env 等敏感文件。

概念补充：上下文索引

把代码库建立索引，让 AI 回答时能引用相关文件。

概念补充：MCP

让编程工具连接外部数据和工具的协议。

适合人群：咨询顾问

咨询顾问可以用 Sourcery 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

适合人群：软件工程师

软件工程师可以用 Sourcery 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。

适合人群：小店老板

小店老板可以用 Sourcery 处理门店宣传物料、顾客评价回复等工作。需要注意：价格和活动信息以实际为准，顾客电话等信息不要随意上传。

写在最后

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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

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