越早发现越便宜：企业级AI Coding的7道代码分层质量拦截防线

质量拦截层级（从近到远）

L0 编写时    → AI生成时实时约束（Spec、Rules、Context）
L1 保存时    → 编辑器即时检查（IDE Plugin、Linter）
L2 提交前    → pre-commit hooks拦截
L3 推送前    → Qoder Hooks检查
L4 提交时    → GitHub Actions CI扫描
L5 合并前    → Code Review + 质量门禁
L6 部署前    → 自动化测试 + 安全扫描

repos:
  # Java代码检查
  - repo: local
    hooks:
      - id: maven-compile
        name: Maven编译检查
        entry: mvn compile -q
        language: system
        types: [java]
        pass_filenames: false
        
      - id: maven-test
        name: 单元测试检查
        entry: mvn test -q
        language: system
        types: [java]
        pass_filenames: false
        
      - id: checkstyle
        name: 代码规范检查
        entry: mvn checkstyle:check -q
        language: system
        types: [java]
        pass_filenames: false

  # 通用检查
  - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
    hooks:
      - id: trailing-whitespace
      - id: end-of-file-fixer
      - id: check-yaml
      - id: check-json
      - id: detect-private-key  # 检测私钥泄露

hooks:
  pre-push:
    - name: AI代码审查
      command: qoder review --since=HEAD~1
      description: 使用AI审查最近一次提交
      
    - name: Spec对齐检查
      command: qoder check-spec --spec-dir=spec-docs
      description: 检查代码是否与Spec文档对齐

jobs:
  # 1. 编译检查
  compile:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Compile
        run: mvn compile -q

  # 2. 单元测试
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    needs: compile
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Run Tests
        run: mvn test
      - name: Upload Coverage
        uses: codecov/codecov-action@v3

  # 3. 代码规范检查
  checkstyle:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Checkstyle
        run: mvn checkstyle:check

  # 4. 静态代码分析
  sonarqube:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: SonarQube Scan
        uses: SonarSource/sonarqube-scan-action@master

  # 5. 安全扫描
  security:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Dependency Check
        run: mvn org.owasp:dependency-check-maven:check

## 📋 变更说明
- 关联的Spec文档：[ ] 05-用户故事 [ ] 09-API接口
- 关联的需求编号：REQ-XXX

## ✅ 自检清单
- [ ] 代码符合编码规范
- [ ] 单元测试覆盖率 ≥ 80%
- [ ] 所有AC验收标准已实现
- [ ] 异常处理完善
- [ ] 日志记录完整

/qoder-review --focus=business-logic,security,performance

请审查这个PR，重点关注：
1. 业务逻辑是否符合Spec定义
2. 是否有安全漏洞
3. 是否有性能问题

jobs:
  deploy-staging:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: 部署到预发布环境
        run: ./scripts/deploy-staging.sh
      
      - name: 集成测试
        run: mvn verify -P integration-test
      
      - name: 性能测试
        run: ./scripts/performance-test.sh
      
      - name: 健康检查
        run: curl -f http://staging-api/health || exit 1
      
      - name: 人工审批
        uses: manual-approval@v1
      
      - name: 部署到生产环境
        run: ./scripts/deploy-production.sh

#!/bin/bash
# 检测AI生成代码的常见问题

echo "🤖 AI代码质量检查..."

# 1. 检查过度注释（AI经常过度注释）
COMMENT_RATIO=$(grep -r "//" --include="*.java" . | wc -l)
CODE_LINES=$(find . -name "*.java" | xargs wc -l | tail -1 | awk '{print $1}')
RATIO=$((COMMENT_RATIO * 100 / CODE_LINES))

if [ $RATIO -gt 40 ]; then
  echo "⚠️  注释比例过高($RATIO%)，AI可能过度注释"
fi

# 2. 检查魔法Prompt残留
if grep -r "请帮我实现\|请生成" --include="*.java" .; then
  echo "❌ 发现Prompt残留，请清理"
  exit 1
fi

# 3. 检查未实现的TODO
if grep -r "TODO\|FIXME" --include="*.java" . | grep -v "test"; then
  echo "❌ 发现未实现的TODO，请完善"
  exit 1
fi

# 4. 检查异常吞掉
if grep -rB2 -A2 "catch.*Exception.*{" --include="*.java" . | grep -A2 "}" | grep -v "log\|throw"; then
  echo "❌ 发现吞异常，必须记录日志或抛出"
  exit 1
fi

echo "✅ AI代码检查通过"

#!/bin/bash
# 检查代码与Spec文档对齐

echo "📋 Spec对齐检查..."

# 1. 检查API接口是否都在09-API接口规格中定义
for api_file in src/main/java/*/controller/*.java; do
  apis=$(grep -oP '@(Get|Post|Put|Delete)Mapping\("([^"]+)"\)' $api_file)
  for api in $apis; do
    if ! grep -q "$api" spec-docs/09-API接口规格.md; then
      echo "❌ API未在Spec中定义: $api"
      exit 1
    fi
  done
done

# 2. 检查数据模型是否对齐10-数据模型
for entity in src/main/java/*/entity/*.java; do
  table_name=$(basename $entity .java | sed 's/\([A-Z]\)/_\l\1/g' | sed 's/^_//')
  if ! grep -q "$table_name" spec-docs/10-数据模型.md; then
    echo "❌ 数据表未在Spec中定义: $table_name"
    exit 1
  fi
done

echo "✅ Spec对齐检查通过"

#!/bin/bash
# 检查是否应用了团队Skill

echo "🔧 Skill应用检查..."

# 1. 检查是否使用统一的ResultVO
if grep -r "public.*ResponseEntity\|public.*Map<" --include="*.java" src/main; then
  echo "❌ 未使用ResultVO包装返回值"
  exit 1
fi

# 2. 检查是否使用BizException
if grep -r "throw new Exception\|throw new RuntimeException" --include="*.java" src/main; then
  echo "❌ 未使用BizException"
  exit 1
fi

# 3. 检查是否使用@Slf4j
if grep -r "LoggerFactory.getLogger\|System.out" --include="*.java" src/main; then
  echo "❌ 未使用@Slf4j或使用了System.out"
  exit 1
fi

echo "✅ Skill应用检查通过"

## AI Coding质量指标

### 代码质量
- 代码覆盖率：85% ✅
- 代码异味：3个 ⚠️
- 技术债务：2小时 ✅

### Spec对齐
- API实现率：100% ✅
- 数据模型对齐：100% ✅
- AC覆盖率：95% ⚠️

### AI生成质量
- 一次通过率：78% ⚠️
- 平均修改次数：2.3次 ✅
- 幻觉率：5% ✅

### 安全指标
- 高危漏洞：0 ✅
- 依赖漏洞：2个 ⚠️
- 私钥泄露：0 ✅

## 管理层视图：AI Coding效能看板

### 投入产出
- AI工具投入：¥50万/年
- 节省人力成本：¥120万/年
- ROI：140%

### 交付效能
- 平均交付周期：从14天缩短到8天（-43%）
- 需求吞吐量：从20个/月提升到35个/月（+75%）
- 紧急插单响应：从3天缩短到1天（-67%）

### 质量指标
- 生产缺陷率：从3.2%降低到1.1%（-66%）
- 返工率：从25%降低到8%（-68%）
- 客户投诉：从15次/月降低到5次/月（-67%）

### 团队效能
- 开发者满意度：7.8/10（调研）
- 新人上手时间：从4周缩短到1.5周（-63%）
- 代码审查时间：从2小时/PR降低到30分钟/PR（-75%）

质量趋势（最近30天）

一次通过率
80% ┤        ╭─╮
    │     ╭──╯ ╰──╮
70% ┤  ╭──╯        ╰─╮
    │╭─╯              ╰──╮
60% ┤                    ╰─
    └─────────────────────
     W1  W2  W3  W4  W5

L1 → L2：配置pre-commit + 基础CI（2周）
L2 → L3：完善Spec体系 + 编码规范（4周）
L3 → L4：完整7层拦截 + Dashboard（6周）
L4 → L5：AI自动优化 + 持续改进（持续）

拦截记录 → 根因分析 → 更新L0约束 → 预防再犯
    ↑                                      ↓
    └────────── 持续改进 ←─────────────────┘