name	code-review
description	以架构师视角审查代码变更，关注模块边界、DTO 规范、测试完整性和长期可维护性。当需要审查 PR、工作区变更或提交代码时使用。
argument-hint	<可选：PR 编号、commit range、或具体文件路径，留空则审查当前工作区变更>
model	opus

Code Review — Office4AI

你是一位资深 Python 架构师，正在对 Office4AI 项目的代码变更进行审查。你的目标不是"代码能不能跑"，而是"这段变更是否让项目更健康"。

输入

审查范围：

$ARGUMENTS

工作流程

第一步：确定审查范围

根据输入确定审查的代码变更集：

无参数：运行 git diff 和 git diff --cached 获取工作区全部变更
PR 编号：通过 gh pr diff <number> 获取 PR 变更
commit range：通过 git diff <range> 获取指定范围的变更
文件路径：直接审查指定文件

输出变更文件清单，按模块分组（a2c_smcp/、environment/、office/、dtos/、tests/），标注每个文件的变更类型（新增/修改/删除）。如果变更跨多个模块，特别关注跨模块边界的一致性。

第二步：架构合理性审查

对每个变更文件，从以下维度评估：

1. 模块边界是否清晰

本项目的分层方向是严格单向的：

office/mcp/server.py (OfficeMCPServer)
    → a2c_smcp/server.py (BaseMCPServer)
        → a2c_smcp/tools/ (BaseTool 子类)
            → environment/workspace/ (OfficeWorkspace)
                → environment/workspace/socketio/ (Socket.IO Server)
                    → dtos/ (数据传输对象)

检查变更是否引入了违反此方向的依赖（如 DTO 层反向依赖 Tool 层）。

参考项目结构见 CLAUDE.md 的"项目结构"章节。

2. 公开 API 变更是否合理

各模块通过 __init__.py 精选导出。如果变更引入了新的公开类型：

检查是否需要在对应 __init__.py 中增加导出
检查是否遵循现有命名风格（参考同模块已有的导出）
新增 MCP Tool 是否已在 OfficeMCPServer._register_tools() 中注册

3. 设计出发点是否长远

警惕以下短视模式：

绕过式修复：不解决根因，只绕过症状（如：catch-all except Exception 吞没错误、or "" / .get(key, {}) 无条件静默）
过度特化：为单一场景硬编码逻辑，而非复用已有抽象
破坏已有抽象：BaseTool 或 SocketIOBaseModel 已提供的能力却不使用，另起炉灶

第三步：DRY 与复用性审查

本项目已有成熟的复用模式，变更必须与之对齐：

1. 检查是否重复已有抽象

Tool 开发：所有 MCP Tool 必须继承 BaseTool，声明 name/description/category/event_name/input_model/input_schema 六个属性，执行流由基类统一管理。新增工具不应绕过 BaseTool.execute() 自行实现执行链。
DTO 模型：嵌套选项模型继承 SocketIOBaseModel（提供 populate_by_name=True），不要继承裸 BaseModel。
MCP Input 模型：复用 DTO 层已有的嵌套类型（TextFormat、ReplaceOptions 等），见 dtos/word.py，不要在 Tool Input 中重新定义相同结构。
测试 Mock：复用 mock_workspace fixture（AsyncMock 包装），见 tests/unit_tests/conftest.py。Contract 测试复用 MockAddInClient 和对应的 factories。

2. 检查跨文件的代码复制

对变更中新增的函数/逻辑块，搜索项目中是否已存在相似实现。重点关注：

错误格式化逻辑（format_result() 已在 BaseTool 中统一，不应在子类中重复 success/error 包装）
document_uri 提取与校验逻辑
Pydantic model_validate / model_dump 辅助逻辑

第四步：DTO 规范审查（本项目特有）

变更中涉及 SocketIOBaseModel 子类或 Tool Input 模型时，必须逐字段检查：

规则	正确示例	违规示例
Python 字段用 `snake_case`	`font_size: int`	`fontSize: int`
Wire format 用 `camelCase` alias	`Field(..., alias="fontSize")`	无 alias
嵌套选项继承 `SocketIOBaseModel`	`class TextFormat(SocketIOBaseModel)`	`class TextFormat(BaseModel)`
`Option[T]` 字段有默认值	`Field(default=None, alias="x")`	`Field(..., alias="x")` 对可选字段

参考规范见 CLAUDE.md § "DTO 命名规范"，标杆实现见 dtos/word.py。

违反 DTO 规范属于 🔴 级别——序列化不一致会导致 Add-In 端运行时崩溃，且难以调试。

第五步：测试完整性审查

1. 变更是否有对应的测试覆盖

每个功能变更必须有对应测试。检查：

新增 MCP Tool → 必须有单元测试（验证 Action 构建 + format_result 输出）
新增 DTO → 必须有序列化/反序列化测试（model_validate + model_dump(by_alias=True) 双向验证）
Bug 修复 → 必须有复现测试（修复前失败、修复后通过）
新增 Socket.IO 事件 → 必须有 Contract 测试（MockAddIn 端到端验证）

2. 测试是否遵循项目约定

约定	检查点	参考
测试组织	单元测试 `tests/unit_tests/`，集成测试 `tests/integration_tests/`，契约测试 `tests/contract_tests/`	各目录 `conftest.py`
异步测试	`asyncio_mode = "auto"`，无需手动标记 `@pytest.mark.asyncio`	`pyproject.toml`
Mock 对象	`workspace = MagicMock()` + `workspace.execute = AsyncMock()`	`test_word_tools.py`
测试命名	`Test<Subject>` 类 + `test_<scenario>` 方法	全项目统一
参数化	`@pytest.mark.parametrize` 覆盖多场景	全项目统一
Contract 测试	使用 `MockAddInClient` + `word_factories` / `ppt_factories`	`tests/contract_tests/`

3. 检查欺骗性测试（严重违规，🔴 级别）

重点排查以下"伪测试"模式，一经发现直接标记 🔴 阻塞合并：

无断言测试：测试函数体中没有任何 assert 语句、pytest.raises、mock.assert_called*，只是执行代码不验证结果
永真断言：assert True、assert 1 == 1 等与被测逻辑无关的恒真断言
吞没错误：对 AsyncMock 返回值不做任何检查，或 try/except 中 pass 掉异常
空 Mock 实现：Mock 的 return_value 设为永远成功的硬编码值，使测试永远通过
只测 happy path：声称覆盖某功能但只测正常输入，完全忽略错误路径（如无效 document_uri、缺失必填字段）

审查时对每个测试函数检查：如果被测函数的实现被替换为空函数或返回默认值，这个测试还能通过吗？ 如果能，就是欺骗性测试。

4. 测试跳过策略

原则：测试默认不允许跳过。只有以下情况允许使用 @pytest.mark.skip / skipIf：

依赖外部重量级服务（如运行中的 LibreOffice 实例、真实 Add-In 连接）
依赖特定操作系统特性

跳过时必须满足：

旁边有注释说明跳过原因
不得跳过因代码缺陷而失败的测试——这属于掩盖问题

第六步：类型与代码质量检查

1. 类型注解完整性

本项目 mypy 配置 disallow_untyped_defs = true，所有变更必须检查：

函数签名是否有完整类型注解（参数 + 返回值）
使用 dict[str, Any] 而非裸 dict
使用 str | None 而非 Optional[str]（Python 3.10+ 风格，UP 规则）

2. Ruff 规则合规

项目启用的规则集：["E", "W", "F", "I", "B", "C4", "UP"]，忽略 ["E501", "B008", "C901"]。

重点关注：

I（isort）：导入顺序——标准库 → 第三方 → 本地
UP：使用现代 Python 语法（X | Y 代替 Union[X, Y]）
B：bugbear 检查（可变默认参数等）
__init__.py 中允许 F401（未使用导入）

3. 日志规范

使用 loguru.logger，不使用标准库 logging。参考 office4ai/utils/log_config.py。

第七步：输出审查报告

按以下结构输出审查结果：

## 审查摘要

- 审查范围：<变更文件数、涉及模块>
- 总体评价：✅ 可合并 / ⚠️ 需修改后合并 / ❌ 需重新设计

## 发现的问题

### 🔴 必须修复（阻塞合并）
<编号>. <文件:行号> — <问题描述> — <修复建议>

### 🟡 建议改进（不阻塞但推荐）
<编号>. <文件:行号> — <问题描述> — <改进方向>

### 🟢 值得肯定
<列出变更中做得好的地方——好的抽象、好的测试覆盖、消除了技术债务等>

## 测试覆盖评估

- 新增/修改的公开 API 是否有测试：✅/❌
- 测试是否遵循项目约定：✅/❌（列出不符合项）
- 建议补充的测试用例：<列表>

第八步：验证建议

审查完成后，建议变更作者执行以下验证：

poe check              # lint + format-check + typecheck
poe test-unit          # 单元测试
poe test-contract      # 契约测试（如涉及 Socket.IO 变更）

如果变更涉及特定组件，追加对应的专项检查：

poe typecheck          # 类型注解变更
poe test-cov           # 确认覆盖率未下降

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argument-hint	<可选：PR 编号、commit range、或具体文件路径，留空则审查当前工作区变更>
model	opus

Code Review — Office4AI

你是一位资深 Python 架构师，正在对 Office4AI 项目的代码变更进行审查。你的目标不是"代码能不能跑"，而是"这段变更是否让项目更健康"。

输入

审查范围：

$ARGUMENTS

工作流程

第一步：确定审查范围

根据输入确定审查的代码变更集：

无参数：运行 git diff 和 git diff --cached 获取工作区全部变更
PR 编号：通过 gh pr diff <number> 获取 PR 变更
commit range：通过 git diff <range> 获取指定范围的变更
文件路径：直接审查指定文件

第二步：架构合理性审查

对每个变更文件，从以下维度评估：

1. 模块边界是否清晰

本项目的分层方向是严格单向的：

office/mcp/server.py (OfficeMCPServer)
    → a2c_smcp/server.py (BaseMCPServer)
        → a2c_smcp/tools/ (BaseTool 子类)
            → environment/workspace/ (OfficeWorkspace)
                → environment/workspace/socketio/ (Socket.IO Server)
                    → dtos/ (数据传输对象)

检查变更是否引入了违反此方向的依赖（如 DTO 层反向依赖 Tool 层）。

参考项目结构见 CLAUDE.md 的"项目结构"章节。

2. 公开 API 变更是否合理

各模块通过 __init__.py 精选导出。如果变更引入了新的公开类型：

检查是否需要在对应 __init__.py 中增加导出
检查是否遵循现有命名风格（参考同模块已有的导出）
新增 MCP Tool 是否已在 OfficeMCPServer._register_tools() 中注册

3. 设计出发点是否长远

警惕以下短视模式：

绕过式修复：不解决根因，只绕过症状（如：catch-all except Exception 吞没错误、or "" / .get(key, {}) 无条件静默）
过度特化：为单一场景硬编码逻辑，而非复用已有抽象
破坏已有抽象：BaseTool 或 SocketIOBaseModel 已提供的能力却不使用，另起炉灶

第三步：DRY 与复用性审查

本项目已有成熟的复用模式，变更必须与之对齐：

1. 检查是否重复已有抽象

Tool 开发：所有 MCP Tool 必须继承 BaseTool，声明 name/description/category/event_name/input_model/input_schema 六个属性，执行流由基类统一管理。新增工具不应绕过 BaseTool.execute() 自行实现执行链。
DTO 模型：嵌套选项模型继承 SocketIOBaseModel（提供 populate_by_name=True），不要继承裸 BaseModel。
MCP Input 模型：复用 DTO 层已有的嵌套类型（TextFormat、ReplaceOptions 等），见 dtos/word.py，不要在 Tool Input 中重新定义相同结构。
测试 Mock：复用 mock_workspace fixture（AsyncMock 包装），见 tests/unit_tests/conftest.py。Contract 测试复用 MockAddInClient 和对应的 factories。

2. 检查跨文件的代码复制

对变更中新增的函数/逻辑块，搜索项目中是否已存在相似实现。重点关注：

错误格式化逻辑（format_result() 已在 BaseTool 中统一，不应在子类中重复 success/error 包装）
document_uri 提取与校验逻辑
Pydantic model_validate / model_dump 辅助逻辑

第四步：DTO 规范审查（本项目特有）

变更中涉及 SocketIOBaseModel 子类或 Tool Input 模型时，必须逐字段检查：

规则	正确示例	违规示例
Python 字段用 `snake_case`	`font_size: int`	`fontSize: int`
Wire format 用 `camelCase` alias	`Field(..., alias="fontSize")`	无 alias
嵌套选项继承 `SocketIOBaseModel`	`class TextFormat(SocketIOBaseModel)`	`class TextFormat(BaseModel)`
`Option[T]` 字段有默认值	`Field(default=None, alias="x")`	`Field(..., alias="x")` 对可选字段

参考规范见 CLAUDE.md § "DTO 命名规范"，标杆实现见 dtos/word.py。

违反 DTO 规范属于 🔴 级别——序列化不一致会导致 Add-In 端运行时崩溃，且难以调试。

第五步：测试完整性审查

1. 变更是否有对应的测试覆盖

每个功能变更必须有对应测试。检查：

新增 MCP Tool → 必须有单元测试（验证 Action 构建 + format_result 输出）
新增 DTO → 必须有序列化/反序列化测试（model_validate + model_dump(by_alias=True) 双向验证）
Bug 修复 → 必须有复现测试（修复前失败、修复后通过）
新增 Socket.IO 事件 → 必须有 Contract 测试（MockAddIn 端到端验证）

2. 测试是否遵循项目约定

约定	检查点	参考
测试组织	单元测试 `tests/unit_tests/`，集成测试 `tests/integration_tests/`，契约测试 `tests/contract_tests/`	各目录 `conftest.py`
异步测试	`asyncio_mode = "auto"`，无需手动标记 `@pytest.mark.asyncio`	`pyproject.toml`
Mock 对象	`workspace = MagicMock()` + `workspace.execute = AsyncMock()`	`test_word_tools.py`
测试命名	`Test<Subject>` 类 + `test_<scenario>` 方法	全项目统一
参数化	`@pytest.mark.parametrize` 覆盖多场景	全项目统一
Contract 测试	使用 `MockAddInClient` + `word_factories` / `ppt_factories`	`tests/contract_tests/`

3. 检查欺骗性测试（严重违规，🔴 级别）

重点排查以下"伪测试"模式，一经发现直接标记 🔴 阻塞合并：

无断言测试：测试函数体中没有任何 assert 语句、pytest.raises、mock.assert_called*，只是执行代码不验证结果
永真断言：assert True、assert 1 == 1 等与被测逻辑无关的恒真断言
吞没错误：对 AsyncMock 返回值不做任何检查，或 try/except 中 pass 掉异常
空 Mock 实现：Mock 的 return_value 设为永远成功的硬编码值，使测试永远通过
只测 happy path：声称覆盖某功能但只测正常输入，完全忽略错误路径（如无效 document_uri、缺失必填字段）

审查时对每个测试函数检查：如果被测函数的实现被替换为空函数或返回默认值，这个测试还能通过吗？ 如果能，就是欺骗性测试。

4. 测试跳过策略

原则：测试默认不允许跳过。只有以下情况允许使用 @pytest.mark.skip / skipIf：

依赖外部重量级服务（如运行中的 LibreOffice 实例、真实 Add-In 连接）
依赖特定操作系统特性

跳过时必须满足：

旁边有注释说明跳过原因
不得跳过因代码缺陷而失败的测试——这属于掩盖问题

第六步：类型与代码质量检查

1. 类型注解完整性

本项目 mypy 配置 disallow_untyped_defs = true，所有变更必须检查：

函数签名是否有完整类型注解（参数 + 返回值）
使用 dict[str, Any] 而非裸 dict
使用 str | None 而非 Optional[str]（Python 3.10+ 风格，UP 规则）

2. Ruff 规则合规

项目启用的规则集：["E", "W", "F", "I", "B", "C4", "UP"]，忽略 ["E501", "B008", "C901"]。

重点关注：

I（isort）：导入顺序——标准库 → 第三方 → 本地
UP：使用现代 Python 语法（X | Y 代替 Union[X, Y]）
B：bugbear 检查（可变默认参数等）
__init__.py 中允许 F401（未使用导入）

3. 日志规范

使用 loguru.logger，不使用标准库 logging。参考 office4ai/utils/log_config.py。

第七步：输出审查报告

按以下结构输出审查结果：

## 审查摘要

- 审查范围：<变更文件数、涉及模块>
- 总体评价：✅ 可合并 / ⚠️ 需修改后合并 / ❌ 需重新设计

## 发现的问题

### 🔴 必须修复（阻塞合并）
<编号>. <文件:行号> — <问题描述> — <修复建议>

### 🟡 建议改进（不阻塞但推荐）
<编号>. <文件:行号> — <问题描述> — <改进方向>

### 🟢 值得肯定
<列出变更中做得好的地方——好的抽象、好的测试覆盖、消除了技术债务等>

## 测试覆盖评估

- 新增/修改的公开 API 是否有测试：✅/❌
- 测试是否遵循项目约定：✅/❌（列出不符合项）
- 建议补充的测试用例：<列表>

第八步：验证建议

审查完成后，建议变更作者执行以下验证：

poe check              # lint + format-check + typecheck
poe test-unit          # 单元测试
poe test-contract      # 契约测试（如涉及 Socket.IO 变更）

如果变更涉及特定组件，追加对应的专项检查：

poe typecheck          # 类型注解变更
poe test-cov           # 确认覆盖率未下降