文章目录

• Cursor 工具项目构建指南：让 AI 审查 AI 生产的内容，确保生产的内容质量和提前发现问题
• • 📖 概述
  • • 🎯 审查目标
  • 🔄 审查流程
  • • 审查阶段
    • 审查角色与职责
  • 💻 代码质量审查
  • • 语法和结构审查
    • • ✅ 检查要点
      • 🚫 常见问题示例
    • 逻辑和算法审查
    • • ✅ 检查要点
      • 🚫 常见问题示例
    • 📋 代码质量检查清单
  • 🗄️ 数据库设计审查
  • • 数据模型审查
    • • 逻辑设计审查
      • 🚫 常见问题示例
    • 性能设计审查
    • 📋 数据库设计检查清单
  • 💼 业务设计审查
  • • 需求分析审查
    • • 业务逻辑审查
      • 🚫 常见问题示例
    • 📋 业务设计检查清单
  • 🔧 技术架构审查
  • • 系统架构审查
    • • ✅ 检查要点
      • 🚫 常见问题示例
    • 📋 技术架构检查清单
  • 🔒 安全性审查
  • • 安全威胁识别
    • • ✅ 检查要点
      • 🚫 常见安全问题示例
    • 📋 安全性检查清单
  • ⚡ 性能审查
  • • 性能关键点
    • • ✅ 检查要点
      • 🚫 常见性能问题示例
    • 📋 性能审查检查清单
  • 📝 文档审查
  • • 技术文档审查
    • • ✅ 检查要点
      • 📋 文档质量检查清单
  • 🧪 测试审查
  • • 测试覆盖度审查
    • • ✅ 检查要点
      • 🚫 常见测试问题示例
    • 📋 测试审查检查清单
  • 🛠️ 审查工具与自动化
  • • 静态代码分析工具
    • • Python生态
      • JavaScript/TypeScript生态
    • CI/CD集成示例
    • • GitHub Actions配置
    • 📋 工具使用检查清单
  • 🚀 最佳实践
  • • 审查流程优化
    • • 分层审查策略
      • 审查标准制定
    • AI代码特殊考虑
    • • 常见AI代码问题
      • 针对性审查重点
  • 📊 问题追踪与改进
  • • 问题分类与优先级
    • • 问题严重级别
      • 问题跟踪模板
    • 质量改进度量
    • • 关键指标
      • 改进追踪
  • 📞 支持与反馈