Unsiloed 评测：大型代码库架构分析与技术债审查提示词

一句话结论

该提示词用于引导模型在无需逐文件罗列的前提下，对生产级大型代码库（如 Django/GraphQL 架构的 Saleor）进行架构解构、全链路请求流追踪、技术债识别与扩展性建议梳理。

适用场景

• 适合的任务：大型开源或企业代码库技术评审、新入职工程架构摸排、核心业务链路追踪、技术债与重构方案制定。

• 不适合的任务：超过 256K 上下文限制且未经代码索引或切片的单次超大 Monorepo 喂入。

• 适用的模型版本：kimi-k2.7-code。

• 适用的客户端、Agent 或 API：结合 MCP（Model Context Protocol）工具调用能力的 Agent 客户端（Kimi Code CLI, Claude Code, Cursor）。

• 推荐的推理档位和参数：temperature=1.0，top_p=0.95，Thinking 开启，建议配合仓库文件检索工具。

可直接使用的内容

You are a senior software engineer.

Analyze the provided Saleor repository and prepare an engineering review.

Your review should include:

1. Explain the overall architecture.
2. Describe the responsibility of the major modules.
3. Trace the complete request flow for product creation from the API layer to database persistence.
4. Identify architectural strengths.
5. Identify potential bottlenecks or technical debt.
6. Recommend improvements to improve scalability, maintainability, and developer experience.

Do not summarize every file. Focus on explaining how the system works and support your observations with references to relevant modules and files.

测试/工作流步骤

1. 环境准备：将目标开源仓库（如 saleor/saleor）克隆至本地，或通过 MCP 仓库检索工具接入。

2. 执行审查：输入上述提示词，将 Saleor 替换为目标项目名称。

3. 输出核验标准：

   • 架构概览：是否准确识别技术栈架构（如 GraphQL-first、微服务/模块化单体、异步任务队列、Webhook 事件总线）。

   • 模块职责：是否清晰划分核心业务域（如 product, order, account, checkout, shipping, payment）。

   • 请求流追踪：是否详细追踪从 GraphQL Mutation 解析、权限校验、DataLoader 批量加载、Service 层业务逻辑到数据库 ORM 保存和异步事件触发的全过程。

   • 技术债与瓶颈：是否指出 N+1 查询隐患、大事务锁定、同步 Webhook 调用阻塞等真实痛点。

   • 改进建议：是否给出符合现代工程规范的演进路径（如引入 CQRS、只读副本分离、缓存失效策略优化）。

原始证据与数据

Unsiloed AI 在 Saleor 仓库分析中的定性对照结果：

适用边界

• Kimi K2.7 Code 上下文为 256K，更擅长聚焦核心业务链路与直接代码实现；对于超百万 Token 的超大型仓库全局检索，建议配合 MCP 工具（如 Grep/Ripgrep、AST 符号索引）分步检索，避免依赖单次全上下文塞入。

• 提示词中“Do not summarize every file”约束有效防止了模型浪费 Token 在无意义的目录罗列上。

来源摘录或观察（仅做合规短引）

• 评测总结：“Kimi K2.7 produced a well-structured engineering review with clear explanations of the major modules, request flow, architectural strengths... GLM 5.2 delivered a deeper repository analysis by referencing additional implementation details, internal components, GraphQL execution flow, and DataLoader usage.”