Sourcery 是一款在线服务：AI 代码审查与重构建议工具。

下面按「现象 → 可能原因 → 处理办法」整理常见问题。

排查表

现象处理办法
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。
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。
越改越乱回滚到上一个可用提交，把需求拆小后重新开始。
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。
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。

通用排查顺序

  1. 确认账号、额度和网络状态正常。
  2. 用一份简单材料复现问题，排除材料本身的干扰。
  3. 检查设置是否被改动（模型、语言、格式等）
  4. 查看官方状态页或更新日志。
  5. 仍无法解决时整理复现步骤联系官方支持。

用标准任务做对照测试

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。

检查点：修改范围足够小。

补充练习

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。

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。

写技术文档

准备材料：一个模块的源码。

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。

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：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：MCP

让编程工具连接外部数据和工具的协议。

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。

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。

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：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。

注意事项

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

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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