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2025年04月
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04.04 21:31:49
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2025-04-04 21:31:49
你定义的 AI 编码规则是什么？全网寻找通义灵码 Rules {头号玩家}！
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2025-04-04
你定义的 AI 编码规则是什么？全网寻找通义灵码 Rules {头号玩家}！
1. 项目结构 模块化设计：将不同功能模块分离，如 AGENT、后台、MCP 模块，以实现模块解耦和可维护性。组件等，每个模块有独立的目录和文件结构。分层架构：采用分层架构，如表现层、业务逻辑层、数据访问层等，确保各层职责清晰。 2. 命名规范 变量和函数命名：使用有意义的英文单词或缩写，采用驼峰命名法（CamelCase）。例如：userInfo、getProductList。类命名：使用大驼峰命名法（PascalCase），例如：UserService、ProductController。常量命名：使用全大写字母，单词之间用下划线分隔，例如：MAX_ATTEMPTS、DEFAULT_TIMEOUT。 3. 代码注释 文件注释：在每个文件开头添加注释，说明文件的功能、作者、创建时间等信息。 # 文件名: user_service.py # 功能: 处理用户相关业务逻辑 # 作者: [你的名字] # 创建时间: [具体时间] 函数和类注释：在函数和类定义前添加注释，说明其功能、参数和返回值。 def get_user_info(user_id): 根据用户 ID 获取用户信息 :param user_id: 用户 ID :return: 用户信息字典 # 函数实现代码 pass 关键代码注释：在关键代码处添加注释，解释代码的意图和实现思路。 4. 错误处理 异常捕获：在可能出现异常的代码块中使用 try-except 语句捕获异常，并进行适当的处理。 try: # 可能出现异常的代码 result = some_function() except Exception as e: # 异常处理代码 print(f'发生异常: {e}') 错误日志记录：使用日志记录工具（如 Python 的 logging 模块）记录错误信息，方便后续排查问题。 5. 数据传递和调用 数据格式：统一数据传递的格式，如 JSON 或 XML。接口设计：定义清晰的接口，确保客户端和服务端之间的数据传递和调用规范。安全性：在数据传递过程中，注意数据的加密和验证，防止数据泄露和恶意攻击。 6. 跨平台兼容性 操作系统差异处理：在代码中考虑 Windows 和 Linux 操作系统的差异，使用跨平台的库和方法。文件路径处理：使用 os.path 模块处理文件路径，避免硬编码文件路径。 7. 与其他 AI 大模型集成 接口规范：定义与其他 AI 大模型的接口规范，确保数据传递和调用的一致性。异步处理：对于耗时的 AI 模型调用，使用异步处理方式，避免阻塞主线程。 8. 代码测试 单元测试：为每个功能模块编写单元测试，确保代码的正确性。集成测试：进行集成测试，验证不同模块之间的协作是否正常。 9. 版本控制 使用 Git：使用 Git 进行版本控制，定期提交代码，方便团队协作和代码管理。分支管理：采用合适的分支管理策略，如 GitFlow 或 GitHub Flow。 10. 代码审查 定期审查：定期进行代码审查，确保代码符合编码规则和最佳实践。反馈和改进：对代码审查中发现的问题及时反馈，并进行改进。 以上编码规则仅供参考，你可以根据具体项目需求进行调整和完善。赞123 踩0 评论0
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