osx+vscode , codeArts插件版本26.3.6，昨晚在工作中突然报网络错误，要求检查代理服务器，实际测试网络正常。重新启动vscode，打开插件时提示：Incorrect IAM authentication information: verify ak sk signature fail查看CodeArts的日志如下：2026-04-25 06:45:02.025 [info] 2026-04-25 06:45:00.983 [INFO] Send request success! description: getPolicyCenterConfig2026-04-25 06:45:00.988 [WARN] Config node not found: autoCodeCompletionEnableLanguages2026-04-25 06:45:00.988 [INFO] Hc or Hcs version, token is transferred by the toolkit.2026-04-25 06:45:00.988 [INFO] Send post request. description: getPolicyCenterConfig, url: https://snap-access.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v1/policy/bundle2026-04-25 06:45:02.025 [info]2026-04-25 06:45:03.315 [info] 2026-04-25 06:45:02.314 [ERROR] [Custom HuaweiCloud Logger] some error found:, {"data": {"error_msg": "Incorrect IAM authentication information: decrypt token fail","error_code": "APIG.0301","request_id": "fcf0f646a8ad06beaf86a15e8485d33e"},"status": 401,"headers": {"date": "Fri, 24 Apr 2026 22:45:02 GMT","content-type": "application/json","transfer-encoding": "chunked","connection": "close","set-cookie": ["HWWAFSESID=edd497fef6a0557dc9; path=/","HWWAFSESTIME=1777070698810; path=/"],"x-request-id": "fcf0f646a8ad06beaf86a15e8485d33e","server": "CW"},"message": "Request failed with status code 401","requestId": "fcf0f646a8ad06beaf86a15e8485d33e"}2026-04-25 06:45:02.314 [ERROR] Send request failed! description: getPolicyCenterConfig, options: {"url": "https://snap-access.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v1/policy/bundle","method": "POST","headers": {"X-Language": "zh-cn","x-snap-traceid": "be14dde148734d25bcaeec12c3a5ebd4","Agent-Type": "PromptCenter","x-auth-token": "[x-auth-token]","content-type": "application/json"},"data": {"ide": "Visual Studio Code","application": "CodeArts代码智能体","plugin_name": "snap_vscode","plugin_version": "26.3.6"}}, response: ClientRequestException: Incorrect IAM authentication information: decrypt token failat e [as constructor] (/Users/ahe/.vscode/extensions/huaweicloud.vscode-codebot-26.3.6/out/extension.js:9418:67619)at e [as constructor] (/Users/ahe/.vscode/extensions/huaweicloud.vscode-codebot-26.3.6/out/extension.js:9418:68396)at new e (/Users/ahe/.vscode/extensions/huaweicloud.vscode-codebot-26.3.6/out/extension.js:9418:69266)at u.generalException (/Users/ahe/.vscode/extensions/huaweicloud.vscode-codebot-26.3.6/out/extension.js:9418:70634)at /Users/ahe/.vscode/extensions/huaweicloud.vscode-codebot-26.3.6/out/extension.js:9418:75888at process.processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:103:5)at async u.sendRequest (/Users/ahe/.vscode/extensions/huaweicloud.vscode-codebot-26.3.6/out/extension.js:9454:90338)at async /Users/ahe/.vscode/extensions/huaweicloud.vscode-codebot-26.3.6/out/extension.js:9460:226202026-04-25 06:45:02.314 [WARN] Failed to get online language config during initialization2026-04-25 06:45:03.315 [info]2026-04-25 06:45:30.921 [info] 2026-04-25 06:45:29.916 [WARN] Timeout waiting for Git repository to open.2026-04-25 06:45:29.916 [WARN] No repositories found in the Git API.2026-04-25 06:45:29.916 [WARN] Timeout waiting for Git repository to open.2026-04-25 06:45:29.917 [WARN] No repositories found in the Git API.2026-04-25 06:45:30.921 [info]已经尝试过重新安装插件，重新登陆账号错误相同。相同账号在其它pc上使用正常。

CodeArts Agent里的MCP完全不可用啊！启用了，对话里根本找不到。对话里测试，他直接给我装了个python的playwright。 版本: 26.3.11VSCode 版本: 1.96.4提交: 196cd59d4068d68e18944568ec998478ca580210日期: 2026-04-03 16:29:01Electron: 32.2.6Chromium: 128.0.6613.186Node.js: 20.18.1V8: 12.8.374.38-electron.0OS: Windows_NT x64 10.0.26200

是否有deepseek4.0的适配时间呢，真的很需要1M的上下文，感谢

自从加了GLM5.1，我发现连4.7、5.0，速度变的超慢，使用5.1虽然排队，但回答问题超级慢，这种还不如不加呢，挤爆了不说还严重影响老模型。

一、产品定位 华为云码道（CodeArts）代码智能体是华为云推出的AI 原生智能编码工具，深度集成 IDE 与代码大模型，面向开发者提供全流程智能研发能力，覆盖从需求到代码落地的端到端自动化，主打工程化落地、双模开发、企业级安全合规codearts.huaweicloud.com。二、核心能力 1. 智能体模式（核心） 复杂任务规划：自然语言需求转结构化步骤，跨文件多任务编排华为云。自主代码生成 / 修改：支持多文件联动编写，自动对接现有代码逻辑与依赖华为云。智能工具调用：可调用代码搜索、文件读写、Shell 命令、Git 操作等，环境感知强华为云。双开发模式：探索模式：边聊边迭代，快速验证创意，适合原型开发。规范模式：内置编码规范、安全扫描、质量门禁，保障代码合规可维护。  2. 基础编码能力 项目级代码生成：基于全项目上下文，生成 Java/Python/Go/JS 等主流语言代码。代码续写 / 补全：实时代码预测，支持自动 / 手动触发，提升编码流畅度。研发知识问答：项目级技术问答，支持多轮对话、私域知识库接入。代码解释 / 注释 / 优化：自动生成注释、解释代码逻辑、识别缺陷并推荐修复。单元测试生成：一键生成高覆盖率测试用例，支持 JUnit/Pytest 等框架。 3. 技术底座 模型矩阵：支持GLM-4.7/5、DeepSeek-V3.2及华为自研模型，提供鸿蒙专属模型codearts.huaweicloud.com。IDE 集成：无缝对接VS Code、JetBrains 系列（IDEA/PyCharm 等）codearts.huaweicloud.com。代码库索引：全局语义检索 + 图谱理解，精准定位代码资产，降低 Token 消耗。 三、核心优势 工程化落地强：从需求到代码全链路自动化，适配企业复杂项目与规范要求。双模灵活开发：探索提效、规范控质，兼顾创新与合规。企业级安全：代码版权归用户，支持私有部署、数据隔离、安全审计codearts.huaweicloud.com。成本优化：智能上下文切片，精准检索增强，显著降低 Token 消耗。  

活动名称: 2026华为软挑赛·码道智能体实战案例征集活动征集对象: 本届软挑赛报名参赛选手（个人或团队）参与方式: 1、请按照活动评选规则，完成佐证材料填写，点击下载模板；2、请将佐证材料发送大赛公邮：HuaweiDeveloperCompetition@huawei.com说明：因比赛仍在进行中，请各位选手注意材料内容仅同步赛事组。 评选规则:1、请选手提供参赛团队名称、华为云账号名。2、码道实战案例征集标准：1）作品全程使用华为云码道（CodeArts）代码智能体进行开发，从需求分析、代码生成、单元测试到部署上线，完整呈现AI原生开发流程；2）提交完整的应用开发材料；3）方案有明确落地场景且可实施性强。（可选） 奖项设置：码道优秀案例5名，每位可获得 软挑赛纪念礼品三选一：定制水杯🥤、主题短袖👕或专属雨伞 ☔ 评选截止时间：2026年5月10日       相关热门活动：【华为云码道（CodeArts）体验官】邀请你开麦！

云开发环境的远程连接会支持华为码道CodeArts Agent吗

在与ai沟通次数多了之后，会越来越卡，回复越来越慢，甚至能看到它逐个在输出字符，极其满，内存吃满了，第二天打开上一天的聊天记录，都能让vscode编辑器吃满内存，直至崩溃，只能新开聊天才能解决。

部分用户更希望的是能把需求或想法直接变成软件产品的整套服务，可能不需要看到代码编写界面，可以考虑把大模型和claw整合，提供更友好易用的用户交流界面。用户只需要告诉AI产品和需求是什么，AI来引导用户如何更高效的完成产品设计。后台如何实现，用户并不关心。用户可以选择将产品部署到咱们云端，或是用户本地部署。

请问什么时候上kimi 2.6呢

训练营】第1期-行业/创新案例-使用码道 CodeArts Agent 安装 jiuwenclaw官网https://gitcode.com/openJiuwen/jiuwenclawhttps://www.openjiuwen.com/什么是码道码道（CodeArts）是华为云于2026年2月26日发布的代码智能体公测版，定位为面向开发者和企业的工程化智能编码解决方案。什么是 jiuwenclawopenJiuwen作为开源Agent平台，致力于提供灵活、强大且易用的AI Agent开发与运行能力。基于该平台，开发者可快速构建处理各类简单或复杂任务的AI Agent，实现多Agent协同交互，高效开发生产级可靠AI Agent；并助力企业与个人快速搭建AI Agent系统或平台，推动商用级Agentic AI技术广泛应用与落地。JiuwenClaw 的核心使命是「懂你所想，自主演进」。针对你的各种复杂输入场景，如任务追加、打断、修改等，它就是懂你的贴身任务管家，将你的各类需求排出优先级，并有条不紊地完成；同时它也能在你身边自主演进，当你对它表达不满或运行出错时，它会根据你的反馈自动调整相应技能，全心全意为你服务。在连接渠道方面，JiuwenClaw 已实现鸿蒙小艺、飞书 Channel 的无缝接入，并将持续拓展至更多元平台。无论是进行复杂代码编写、寻求即时的技术支持，还是管理日程与信息流，JiuwenClaw 都能让你从任何地方、以最熟悉的方式，唤出一个始终在线、数据自主的专属 AI 助理。安装jiuwenclaw浏览jiuwenclaw文档打开码道，直接复制以下安装和启动的命令到码道的对话框中，进行安装。等待安装初始化 jiuwenclaw在终端中输入命令进行初始化（只需要执行一次）：jiuwenclaw-init然后jiuwenclaw会询问你语言的偏向，中文、英文等。启动jiuwenclaw初始化完毕后，可以在终端中输入命令，启动jiuwenclawjiuwenclaw-start使用jiuwenclaw当服务启动后，可以直接在浏览器中打开地址 http://localhost:5173 进行对话配置apikey正常情况下，jiuwenclaw的运作还需要提供提供兼容OpenAI的大模型，这里万少使用了阿里百炼的模型。按照表单填写好字段内容即可。成功继续回到对话窗口，输入你好，看到有回应表示 jiuwenclaw安装已经成功了。配置地址jiuwenclaw默认的配置地址在C:\Users\用户\.jiuwenclaw目录结构如下： .agent_teams/ 代理团队数据，包含团队数据库（team.db）及各个代理团队的配置 .checkpoint/ 检查点数据，存储 checkpoint.db 等会话快照/恢复点 .codeartsdoer/ CodeArts Doer 相关缓存和配置 .git/ Git 版本控制仓库目录 .logs/ 系统/服务日志存放目录（如 agent_server.log、gateway.log 等） agent/ 代理工作目录，包含工作空间（jiuwenclaw_workspace）和会话数据 config/ 项目配置目录，存放 config.yaml、环境变量（.env）和规则文件 logs/ 额外的日志存储目录（与 .logs/ 类似，可能是不同组件输出） .gitignore Git 忽略规则文件当然，大部分情况下，你可以在网页上配置。

codearts 的智能体工作模式应该像codex那样，能在正在工作的过程中接收会话，，因为在这过程中可能会有新的问题补充，这样智能体才能了解得更清晰 

华为云码道 SKILL 开发实战：code-review-assistant 智能代码审核助手构建全解析案例介绍本案例将基于华为云码道 AI IDE 构建SKILL技能，一个智能代码审核助手（code-review-assistant），通过该SKILL可以自动进行代码审核，发现代码中的问题并提供改进建议，提高代码质量和开发效率。一、概述1.1 适用对象软件开发工程师技术团队负责人代码审查人员开源项目维护者1.2 案例时间本案例总时长预计50分钟。1.3 案例流程在软件开发过程中，代码审核是保证代码质量的重要环节。然而，人工进行代码审核耗时耗力，且容易遗漏问题。通过AI辅助进行代码审核，可以提高审核效率，发现更多潜在问题。为了解决这一需求，通过华为云码道（CodeArts）代码智能体强大的 AI 能力，快速构建一个 【智能代码审核助手】 的SKILL。这个 SKILL 将能够自动分析代码，发现潜在问题，并提供详细的改进建议。SKILLs是一种为大型语言模型获取新能力的模块化封装标准。它基于"渐进式披露"（Progressive Disclosure）架构设计，将特定任务的指令、脚本与资源结构化存储为独立单元。该机制允许模型在对话上下文中，通过元数据智能识别用户意图，仅在需要执行特定功能时，才按需加载对应的核心指令（SKILL.md）及可执行资源（如Python脚本、参考文档）。这种架构在保证模型轻量化响应的同时，显著扩展了其处理复杂、多步骤任务的能力。华为云码道（CodeArts）代码智能体是一款集代码大模型、AI IDE、Code Agent为一体的智能编码产品。一个理解项目需求，懂得编码之道，善用百器的实干派AI研发砖家，开启你的编码自动驾驶模式。1.4 资源总览本案例预计花费0元。资源名称规格单价（元）华为云码道（CodeArts）代码智能体系统标配免费二、环境和资源准备2.1 AI IDE华为云码道安装部署参考《AI IDE华为云码道（CodeArts）代码智能体安装部署》完成AI IDE华为云码道（CodeArts）代码智能体安装部署。2.2 技能创建准备打开华为云码道，进入项目目录确保已安装最新版本的华为云码道 AI IDE三、实现步骤3.1 创建智能代码审核助手SKILL在码道右上角打开设置，进入设置界面后选择技能与规则，在项目级板块下技能的右侧点"+ 新建"。编辑技能名称为code-review-assistant，然后点确定。系统自动在当前目录下创建.codeartsdoer/skills/code-review-assistant目录，并在该目录下新建了一个SKILL.md文件。编辑SKILL.md文件，添加以下内容：# 智能代码审核助手技能 ## 功能描述 该技能用于自动进行代码审核，发现代码中的问题并提供改进建议。支持多种编程语言的代码审核，包括Python、Java、JavaScript等。 ## 输入格式 1. 粘贴代码进行审核： "审核以下代码：\n[代码内容]" 2. 文件路径审核： "审核文件 [文件路径] 的代码" 3. 指定审核标准： "按照 [审核标准] 审核以下代码：\n[代码内容]" ## 输出格式 - 问题列表：包含问题位置、问题类型、问题描述 - 改进建议：针对每个问题的具体改进方案 - 代码质量评分：综合评分和各项指标评分 - 最佳实践建议：代码优化的最佳实践推荐 ## 审核维度 1. 代码规范：命名规范、缩进规范、注释规范 2. 代码安全：潜在安全漏洞、敏感信息泄露 3. 代码性能：性能问题、资源泄漏 4. 代码可维护性：复杂度、耦合度、重复代码 5. 错误处理：异常处理、边界条件处理3.2 创建辅助脚本在code-review-assistant目录下创建code_reviewer.py脚本，用于处理代码审核逻辑：#!/usr/bin/env python3 """ 智能代码审核助手 """ import re import os from typing import Dict, List, Optional from dataclasses import dataclass @dataclass class CodeIssue: """代码问题""" line: int severity: str # error, warning, info category: str # style, security, performance, maintainability, error_handling description: str suggestion: str @dataclass class ReviewResult: """审核结果""" issues: List[CodeIssue] quality_score: Dict[str, float] overall_score: float best_practices: List[str] class CodeReviewer: """代码审核器""" def __init__(self): self.issues: List[CodeIssue] = [] self.score = { 'style': 10, 'security': 10, 'performance': 10, 'maintainability': 10, 'error_handling': 10 } def review_python_code(self, code: str) -> ReviewResult: """ 审核Python代码 Args: code: Python代码内容 Returns: 审核结果 """ lines = code.split('\n') # 检查各种代码问题 self._check_style_issues(lines) self._check_security_issues(lines, code) self._check_performance_issues(lines, code) self._check_maintainability_issues(lines, code) self._check_error_handling_issues(lines) # 计算综合评分 overall_score = sum(self.score.values()) / len(self.score) # 生成最佳实践建议 best_practices = self._generate_best_practices() return ReviewResult( issues=self.issues, quality_score=self.score.copy(), overall_score=overall_score, best_practices=best_practices ) def _check_style_issues(self, lines: List[str]): """检查代码规范问题""" for i, line in enumerate(lines, 1): stripped = line.strip() # 检查行长度 if len(line) > 120: self.issues.append(CodeIssue( line=i, severity='warning', category='style', description=f'行长度超过120字符，当前长度：{len(line)}', suggestion='建议将长行拆分为多行，或使用括号续行' )) self.score['style'] -= 0.5 # 检查行尾空格 if line != stripped and line.endswith(' '): self.issues.append(CodeIssue( line=i, severity='info', category='style', description='行尾存在多余空格', suggestion='删除行尾空格以保持代码整洁' )) self.score['style'] -= 0.1 # 检查变量命名（下划线命名法） if '=' in stripped and not stripped.startswith('#'): var_match = re.match(r'(\w+)\s*=', stripped) if var_match: var_name = var_match.group(1) if var_name.isupper() and '_' not in var_name: pass # 常量允许大写 elif var_name[0].isupper() and var_name[0].isalpha(): self.issues.append(CodeIssue( line=i, severity='warning', category='style', description=f'变量名 {var_name} 使用了大写开头', suggestion='Python变量应使用小写字母和下划线（snake_case）' )) self.score['style'] -= 0.3 # 检查缺少注释的重要函数 if stripped.startswith('def '): func_match = re.match(r'def\s+(\w+)\s*\(', stripped) if func_match: func_name = func_match.group(1) # 检查前一行或函数定义后是否有文档字符串 if i >= len(lines) or '"""' not in lines[i] and "'''" not in lines[i]: if not func_name.startswith('_'): self.issues.append(CodeIssue( line=i, severity='info', category='style', description=f'函数 {func_name} 缺少文档字符串', suggestion='建议为公共函数添加docstring说明其功能、参数和返回值' )) self.score['style'] -= 0.2 def _check_security_issues(self, lines: List[str], code: str): """检查安全问题""" security_patterns = [ (r'password\s*=\s*["\'][^"\']+["\']', '硬编码密码', '避免在代码中硬编码密码，使用环境变量或配置文件'), (r'api[_-]?key\s*=\s*["\'][^"\']+["\']', '硬编码API密钥', '避免在代码中硬编码API密钥，使用环境变量'), (r'sql\s*\+\s*["\']', 'SQL注入风险', '使用参数化查询避免SQL注入'), (r'eval\s*\(', 'eval()使用风险', 'eval()可能执行任意代码，建议使用ast.literal_eval或重写逻辑'), (r'exec\s*\(', 'exec()使用风险', 'exec()可能执行任意代码，建议重写逻辑'), (r'os\.system\s*\(', '命令注入风险', '使用subprocess模块并设置shell=False'), (r'\.format\s*\(\s*%', '格式化字符串风险', '使用f-string或参数化方式'), ] for i, line in enumerate(lines, 1): for pattern, issue_type, suggestion in security_patterns: if re.search(pattern, line, re.IGNORECASE): self.issues.append(CodeIssue( line=i, severity='error', category='security', description=f'发现{issue_type}', suggestion=suggestion )) self.score['security'] -= 2 def _check_performance_issues(self, lines: List[str], code: str): """检查性能问题""" for i, line in enumerate(lines, 1): # 检查循环中的字符串拼接 if '+' in line and ('for' in ''.join(lines[max(0, i-3):i+1]) or 'while' in ''.join(lines[max(0, i-3):i+1])): if '"' in line or "'" in line: self.issues.append(CodeIssue( line=i, severity='warning', category='performance', description='在循环中进行字符串拼接可能影响性能', suggestion='建议使用列表.join()或f-string进行字符串拼接' )) self.score['performance'] -= 0.5 # 检查未使用的大列表复制 if '[:]' in line or 'copy()' in line: self.issues.append(CodeIssue( line=i, severity='info', category='performance', description='列表切片或copy()会创建完整副本', suggestion='如果不需要副本，考虑使用引用或生成器表达式' )) self.score['performance'] -= 0.2 # 检查低效的循环 if 'for' in line and i < len(lines): next_line = lines[i].strip() if 'range(len(' in next_line: self.issues.append(CodeIssue( line=i, severity='warning', category='performance', description='使用range(len())遍历序列', suggestion='建议直接遍历序列或使用enumerate()' )) self.score['performance'] -= 0.3 def _check_maintainability_issues(self, lines: List[str], code: str): """检查可维护性问题""" # 检查函数/方法复杂度（简化检查） functions = [] for i, line in enumerate(lines): if line.strip().startswith('def '): functions.append((i, line.strip())) # 检查函数长度 for i, (start_line, func_def) in enumerate(functions): if i + 1 < len(functions): end_line = functions[i + 1][0] else: end_line = len(lines) func_length = end_line - start_line if func_length > 50: self.issues.append(CodeIssue( line=start_line + 1, severity='warning', category='maintainability', description=f'函数 {func_def} 长度超过50行，当前{func_length}行', suggestion='建议将长函数拆分为多个短函数，每个函数只做一件事' )) self.score['maintainability'] -= 1 # 检查重复代码（简化版） code_snippets = {} for i, line in enumerate(lines): stripped = line.strip() if len(stripped) > 20 and not stripped.startswith('#'): if stripped in code_snippets: self.issues.append(CodeIssue( line=i + 1, severity='warning', category='maintainability', description=f'发现可能重复的代码片段（与第{code_snippets[stripped]}行重复）', suggestion='考虑将重复代码提取为函数以提高代码复用性' )) self.score['maintainability'] -= 0.5 else: code_snippets[stripped] = i + 1 # 检查TODO注释 for i, line in enumerate(lines, 1): if 'TODO' in line or 'FIXME' in line or 'XXX' in line: self.issues.append(CodeIssue( line=i, severity='info', category='maintainability', description=f'发现未完成标记：{line.strip()}', suggestion='确保TODO/FIXME项被记录并跟踪' )) self.score['maintainability'] -= 0.1 def _check_error_handling_issues(self, lines: List[str]): """检查错误处理问题""" has_try = False for i, line in enumerate(lines, 1): stripped = line.strip() if stripped.startswith('try:'): has_try = True # 检查裸except if stripped == 'except:' or stripped.startswith('except:'): self.issues.append(CodeIssue( line=i, severity='error', category='error_handling', description='使用裸except捕获所有异常', suggestion='建议指定具体的异常类型，如except ValueError:' )) self.score['error_handling'] -= 1 # 检查只捕获异常而未处理 if has_try and ('except' in stripped): # 检查except块是否有内容 indent = len(line) - len(line.lstrip()) j = i while j < len(lines) - 1: j += 1 next_line = lines[j] if next_line.strip() and not next_line.strip().startswith('#'): next_indent = len(next_line) - len(next_line.lstrip()) if next_indent <= indent: break if next_indent > indent + 4: self.issues.append(CodeIssue( line=i, severity='warning', category='error_handling', description='except块中可能有pass或只有注释', suggestion='确保异常被正确处理或重新抛出' )) self.score['error_handling'] -= 0.5 break def _generate_best_practices(self) -> List[str]: """生成最佳实践建议""" practices = [] if self.score['style'] < 8: practices.append('遵循PEP 8代码规范，使用代码格式化工具如Black、autopep8') if self.score['security'] < 8: practices.append('使用安全编码实践，定期进行安全审计，避免常见安全漏洞') if self.score['performance'] < 8: practices.append('使用性能分析工具如cProfile，优化热点代码，使用高效的数据结构') if self.score['maintainability'] < 8: practices.append('编写清晰的文档和注释，遵循单一职责原则，保持函数短小') if self.score['error_handling'] < 8: practices.append('使用具体的异常类型，提供有意义的错误信息，记录日志') if not practices: practices.append('代码整体质量良好，继续保持！') return practices def review_code(code: str, language: str = 'python') -> Dict: """ 审核代码 Args: code: 代码内容 language: 编程语言 Returns: 审核结果字典 """ reviewer = CodeReviewer() if language.lower() == 'python': result = reviewer.review_python_code(code) else: return { 'error': f'暂不支持{language}语言的审核' } # 格式化输出 issues_output = [] for issue in result.issues: issues_output.append({ 'line': issue.line, 'severity': issue.severity, 'category': issue.category, 'description': issue.description, 'suggestion': issue.suggestion }) return { 'issues': issues_output, 'quality_score': result.quality_score, 'overall_score': result.overall_score, 'best_practices': result.best_practices } def read_file(file_path: str) -> Optional[str]: """ 读取文件内容 Args: file_path: 文件路径 Returns: 文件内容，如果文件不存在则返回None """ if not os.path.exists(file_path): return None try: with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: return f.read() except Exception: return None if __name__ == '__main__': # 测试示例 test_code = ''' def calculate_sum(numbers): result = 0 for i in range(len(numbers)): result = result + numbers[i] return result def process_data(data): password = "hardcoded_password" try: result = eval(data) except: pass return result class DataProcessor: def __init__(self, data): self.data = data self.processed = None def process(self): # TODO: implement processing logic sql = "SELECT * FROM users WHERE id = " + str(self.data['user_id']) output = "" for item in self.data['items']: output = output + str(item) + ", " return output ''' result = review_code(test_code) print("代码审核结果：") print(f"综合评分：{result['overall_score']:.2f}/10") print(f"\n发现问题：{len(result['issues'])}个") for issue in result['issues']: print(f" 第{issue['line']}行 [{issue['severity']}] {issue['description']}") print(f"\n最佳实践：") for practice in result['best_practices']: print(f" - {practice}") 3.3 配置SKILL使用脚本修改SKILL.md文件，添加脚本调用说明：# 智能代码审核助手技能 ## 功能描述 该技能用于自动进行代码审核，发现代码中的问题并提供改进建议。支持多种编程语言的代码审核，包括Python、Java、JavaScript等。 ## 输入格式 1. 粘贴代码进行审核： "审核以下代码：\n[代码内容]" 2. 文件路径审核： "审核文件 [文件路径] 的代码" 3. 指定审核标准： "按照 [审核标准] 审核以下代码：\n[代码内容]" ## 输出格式 - 问题列表：包含问题位置、问题类型、问题描述 - 改进建议：针对每个问题的具体改进方案 - 代码质量评分：综合评分和各项指标评分 - 最佳实践建议：代码优化的最佳实践推荐 ## 审核维度 1. 代码规范：命名规范、缩进规范、注释规范 2. 代码安全：潜在安全漏洞、敏感信息泄露 3. 代码性能：性能问题、资源泄漏 4. 代码可维护性：复杂度、耦合度、重复代码 5. 错误处理：异常处理、边界条件处理 ## 审核标准 ### 严重程度等级 - **error（错误）**：必须修复的问题，可能导致功能错误或安全漏洞 - **warning（警告）**：建议修复的问题，可能影响代码质量或性能 - **info（信息）**：可选的优化建议，用于提升代码可读性或最佳实践遵循 ### 评分标准 - 9-10分：优秀，几乎无问题 - 7-8分：良好，有少量警告和信息 - 5-6分：一般，存在较多问题需要修复 - 5分以下：较差，需要大幅重构 ## 示例用法 1. 粘贴代码审核： "审核以下Python代码：\ndef calculate_sum(numbers):\n result = 0\n for i in range(len(numbers)):\n result = result + numbers[i]\n return result" 2. 文件审核： "审核文件 /path/to/example.py 的代码" ## 脚本调用 当用户请求代码审核时，调用 `code_reviewer.py` 脚本进行处理： ```python from code_reviewer import review_code, read_file def handle_code_review(user_input): # 解析用户输入 if user_input.startswith('审核以下代码：'): code = user_input.split('审核以下代码：')[-1].strip() result = review_code(code, 'python') elif user_input.startswith('审核文件'): file_path = user_input.split('审核文件')[-1].strip().split('的代码')[0].strip() code = read_file(file_path) if code: result = review_code(code, 'python') else: return "文件不存在或无法读取" else: return "请使用正确的格式：\n1. 审核以下代码：\n[代码内容]\n2. 审核文件 [文件路径] 的代码" # 格式化输出 output = f"## 代码审核结果\n\n" output += f"**综合评分：{result['overall_score']:.2f}/10**\n\n" output += "### 质量评分\n" for category, score in result['quality_score'].items(): output += f"- {category}: {score:.2f}/10\n" output += "\n" if result['issues']: output += f"### 发现问题（共{len(result['issues'])}个）\n\n" # 按严重程度分组 errors = [i for i in result['issues'] if i['severity'] == 'error'] warnings = [i for i in result['issues'] if i['severity'] == 'warning'] infos = [i for i in result['issues'] if i['severity'] == 'info'] if errors: output += "#### 错误（必须修复）\n" for issue in errors: output += f"- **第{issue['line']}行** [{issue['category']}] {issue['description']}\n 建议：{issue['suggestion']}\n" output += "\n" if warnings: output += "#### 警告（建议修复）\n" for issue in warnings: output += f"- **第{issue['line']}行** [{issue['category']}] {issue['description']}\n 建议：{issue['suggestion']}\n" output += "\n" if infos: output += "#### 信息（可选优化）\n" for issue in infos: output += f"- **第{issue['line']}行** [{issue['category']}] {issue['description']}\n 建议：{issue['suggestion']}\n" output += "\n" else: output += "### 发现问题\n未发现问题，代码质量优秀！\n\n" output += "### 最佳实践建议\n" for practice in result['best_practices']: output += f"- {practice}\n" return output3.4 使用智能代码审核助手SKILL在华为云码道对话界面，输入：“审核以下代码：\ndef calculate_sum(numbers):\n result = 0\n for i in range(len(numbers)):\n result = result + numbers[i]\n return result\n\ndef process_data(data):\n password = ‘hardcoded_password’\n try:\n result = eval(data)\n except:\n pass\n return result”等待码道调用code-review-assistant SKILL进行分析。查看生成的代码审核结果，包括问题列表、质量评分和改进建议。尝试其他审核请求，如文件审核。四、效果展示4.1 代码审核结果示例输入代码：def calculate_sum(numbers): result = 0 for i in range(len(numbers)): result = result + numbers[i] return result def process_data(data): password = "hardcoded_password" try: result = eval(data) except: pass return result输出结果：代码审核结果综合评分：6.50/10质量评分style: 8.00/10security: 4.00/10performance: 8.50/10maintainability: 7.00/10error_handling: 5.00/10发现问题（共5个）错误（必须修复）第7行 [security] 发现硬编码密码建议：避免在代码中硬编码密码，使用环境变量或配置文件第8行 [security] eval()使用风险建议：eval()可能执行任意代码，建议使用ast.literal_eval或重写逻辑警告（建议修复）第3行 [performance] 使用range(len())遍历序列建议：建议直接遍历序列或使用enumerate()第10行 [error_handling] 使用裸except捕获所有异常建议：建议指定具体的异常类型，如except ValueError:信息（可选优化）第1行 [style] 函数 calculate_sum 缺少文档字符串建议：建议为公共函数添加docstring说明其功能、参数和返回值最佳实践建议使用安全编码实践，定期进行安全审计，避免常见安全漏洞使用具体的异常类型，提供有意义的错误信息，记录日志遵循PEP 8代码规范，使用代码格式化工具如Black、autopep84.2 实际应用场景代码提交前自审：开发者在提交代码前使用该SKILL进行自审，提前发现并修复问题。Pull Request审核：在团队协作中，使用该SKILL作为代码审核的辅助工具，提高审核效率。代码重构前评估：在进行代码重构前，使用该SKILL评估代码质量，制定重构计划。代码教学反馈：在编程教学中，使用该SKILL为学生提供即时的代码反馈，帮助学生学习和改进。五、总结本案例基于华为云码道 AI IDE 成功构建了智能代码审核助手SKILL，实现了以下功能：支持多种编程语言的代码审核自动发现代码中的问题，包括安全漏洞、性能问题、代码规范问题等提供详细的改进建议，帮助开发者修复问题生成代码质量评分和多维度评估报告提供最佳实践建议，帮助开发者提升编码水平该SKILL可以作为代码审核的辅助工具，帮助开发团队提高代码质量，减少审核工作量，提升开发效率。本文中创建的code-review-assistant SKILL已上传至GitCode，各位开发者按需下载https://gitcode.com/weixin_52908342/code-review-assistant.git至此，基于AI IDE华为云码道（CodeArts）代码智能体构建智能代码审核助手SKILL案例结束，各位小伙伴快使用华为云码道（CodeArts）代码智能体体验吧。【案例共创】【第10期】华为云码道（CodeArts）代码智能体 + SKILL完成应用开发/调试实践cid:link_1

基于华为云码道 AI IDE 开发 health-consultant-assistant 健康咨询 SKILL本案例将基于华为云码道 AI IDE 构建SKILL技能，一个智能健康咨询助手（health-consultant-assistant），通过该SKILL可以提供健康咨询和辅助临床决策支持，帮助用户获取专业的健康建议。一、概述1.1 适用对象医疗专业人士（医生、护士、医疗研究人员）普通用户（寻求健康咨询的个人）医疗机构（医院、诊所、健康管理机构）医学院校学生1.2 案例时间本案例总时长预计60分钟。1.3 案例流程在日常生活中，人们经常会遇到各种健康问题，需要专业的医疗建议。同时，医疗专业人士在临床决策过程中也需要辅助工具来提高诊断准确性和效率。为了解决这一需求，通过华为云码道（CodeArts）代码智能体强大的 AI 能力，快速构建一个 【智能健康咨询助手】 的SKILL。这个 SKILL 将能够提供健康咨询服务和辅助临床决策支持，帮助用户获取专业的健康建议。SKILLs是一种为大型语言模型获取新能力的模块化封装标准。它基于"渐进式披露"（Progressive Disclosure）架构设计，将特定任务的指令、脚本与资源结构化存储为独立单元。该机制允许模型在对话上下文中，通过元数据智能识别用户意图，仅在需要执行特定功能时，才按需加载对应的核心指令（SKILL.md）及可执行资源（如Python脚本、参考文档）。这种架构在保证模型轻量化响应的同时，显著扩展了其处理复杂、多步骤任务的能力。华为云码道（CodeArts）代码智能体是一款集代码大模型、AI IDE、Code Agent为一体的智能编码产品。一个理解项目需求，懂得编码之道，善用百器的实干派AI研发砖家，开启你的编码自动驾驶模式。1.4 资源总览本案例预计花费0元。资源名称规格单价（元）华为云码道（CodeArts）代码智能体系统标配免费二、环境和资源准备2.1 AI IDE华为云码道安装部署参考《AI IDE华为云码道（CodeArts）代码智能体安装部署》完成AI IDE华为云码道（CodeArts）代码智能体安装部署。2.2 技能创建准备打开华为云码道，进入项目目录确保已安装最新版本的华为云码道 AI IDE三、实现步骤3.1 创建智能健康咨询助手SKILL在码道右上角打开设置，进入设置界面后选择技能与规则，在项目级板块下技能的右侧点"+ 新建"。编辑技能名称为health-consultant-assistant，然后点确定。系统自动在当前目录下创建.codeartsdoer/skills/health-consultant-assistant目录，并在该目录下新建了一个SKILL.md文件。编辑SKILL.md文件，添加以下内容：# 智能健康咨询助手技能 ## 功能描述 该技能用于提供健康咨询服务和辅助临床决策支持，帮助用户获取专业的健康建议。支持普通健康咨询和专业临床决策辅助两种模式。 ## 输入格式 1. 普通健康咨询： "咨询关于[健康问题]的信息" "我有[症状]，应该怎么办？" 2. 临床决策辅助（针对医疗专业人士）： "辅助诊断：患者有[症状1]、[症状2]等症状" "药物相互作用查询：[药物1]和[药物2]是否可以同时使用？" ## 输出格式 - 健康咨询：提供专业的健康建议、注意事项、预防措施等 - 临床决策辅助：提供可能的诊断、建议的检查项目、治疗方案参考等 ## 处理流程 1. 接收用户输入（健康咨询或临床决策辅助请求） 2. 分析用户需求和输入信息 3. 基于医学知识提供专业建议 4. 输出结构化的健康咨询或临床决策辅助结果 ## 示例用法 1. 健康咨询： "咨询关于高血压的信息" "我经常头痛，应该怎么办？" 2. 临床决策辅助： "辅助诊断：患者有发热、咳嗽、乏力等症状" "药物相互作用查询：阿莫西林和布洛芬是否可以同时使用？" 3.2 创建辅助脚本在health-consultant-assistant目录下创建health_consultant.py脚本，用于处理健康咨询逻辑：#!/usr/bin/env python3 """ 智能健康咨询助手 """ from typing import Dict, List, Optional # 健康知识库 HEALTH_KNOWLEDGE = { "hypertension": { "name": "高血压", "description": "高血压是一种常见的慢性疾病，指动脉血压持续升高超过正常范围。", "symptoms": ["头痛", "头晕", "心悸", "视力模糊", "疲劳"], "prevention": ["保持健康饮食", "定期运动", "控制体重", "减少盐分摄入", "限制酒精 consumption", "定期监测血压"], "treatment": ["生活方式改变", "药物治疗", "定期随访"] }, "diabetes": { "name": "糖尿病", "description": "糖尿病是一种代谢性疾病，其特征是血糖水平长期升高。", "symptoms": ["多饮", "多尿", "多食", "体重下降", "疲劳"], "prevention": ["健康饮食", "定期运动", "控制体重", "定期检查血糖", "避免吸烟"], "treatment": ["饮食控制", "运动疗法", "口服降糖药", "胰岛素治疗", "定期监测血糖"] }, "headache": { "name": "头痛", "description": "头痛是一种常见症状，可能由多种原因引起。", "symptoms": ["头部疼痛", "头晕", "恶心", "呕吐", "对光敏感"], "prevention": ["保持充足睡眠", "避免压力", "保持水分", "规律饮食", "避免过度使用止痛药"], "treatment": ["休息", "热敷或冷敷", "止痛药", "治疗 underlying cause"] } } # 药物相互作用数据库 DRUG_INTERACTIONS = { "amoxicillin": { "name": "阿莫西林", "interactions": { "ibuprofen": "可以同时使用，但可能增加胃肠道不适的风险", "warfarin": "可能增加出血风险", "methotrexate": "可能增加副作用风险" } }, "ibuprofen": { "name": "布洛芬", "interactions": { "amoxicillin": "可以同时使用，但可能增加胃肠道不适的风险", "aspirin": "可能增加胃肠道出血风险", "warfarin": "可能增加出血风险" } } } # 症状与可能疾病的映射 SYMPTOM_DISEASE_MAP = { "发热": ["感冒", "流感", "肺炎", "其他感染"], "咳嗽": ["感冒", "流感", "肺炎", "哮喘", "慢性支气管炎"], "乏力": ["感冒", "流感", "贫血", "甲状腺功能减退", "抑郁症"], "头痛": ["偏头痛", "紧张性头痛", "鼻窦炎", "高血压", "脑肿瘤"], "腹痛": ["胃炎", "胃溃疡", "肠易激综合征", "阑尾炎", "胆囊炎"] } def get_health_advice(health_topic: str) -> Dict: """ 获取健康咨询建议 Args: health_topic: 健康话题 Returns: 包含健康建议的字典 """ # 标准化输入 topic = health_topic.lower() # 查找匹配的健康知识 for key, knowledge in HEALTH_KNOWLEDGE.items(): if key in topic or knowledge["name"] in topic: return { "topic": knowledge["name"], "description": knowledge["description"], "symptoms": knowledge["symptoms"], "prevention": knowledge["prevention"], "treatment": knowledge["treatment"] } # 如果没有找到匹配的健康知识 return { "topic": health_topic, "description": "抱歉，暂未找到相关健康信息。建议咨询专业医疗人员获取更准确的建议。", "symptoms": [], "prevention": [], "treatment": [] } def get_drug_interaction(drug1: str, drug2: str) -> Dict: """ 查询药物相互作用 Args: drug1: 第一种药物 drug2: 第二种药物 Returns: 包含药物相互作用信息的字典 """ # 标准化输入 drug1 = drug1.lower() drug2 = drug2.lower() # 查找药物相互作用 if drug1 in DRUG_INTERACTIONS: if drug2 in DRUG_INTERACTIONS[drug1]["interactions"]: return { "drug1": DRUG_INTERACTIONS[drug1]["name"], "drug2": DRUG_INTERACTIONS.get(drug2, {"name": drug2})["name"], "interaction": DRUG_INTERACTIONS[drug1]["interactions"][drug2] } # 如果没有找到药物相互作用信息 return { "drug1": drug1, "drug2": drug2, "interaction": "未找到相关药物相互作用信息。建议咨询药剂师或医生获取专业建议。" } def assist_diagnosis(symptoms: List[str]) -> Dict: """ 辅助诊断 Args: symptoms: 症状列表 Returns: 包含可能诊断的字典 """ possible_diseases = {} # 分析症状 for symptom in symptoms: if symptom in SYMPTOM_DISEASE_MAP: diseases = SYMPTOM_DISEASE_MAP[symptom] for disease in diseases: possible_diseases[disease] = possible_diseases.get(disease, 0) + 1 # 按匹配症状数量排序 sorted_diseases = sorted(possible_diseases.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) return { "symptoms": symptoms, "possible_diseases": [disease for disease, _ in sorted_diseases[:5]], "suggestion": "以上仅为初步分析，具体诊断请咨询专业医生。" } def process_health_query(query: str) -> Dict: """ 处理健康咨询查询 Args: query: 用户查询 Returns: 处理结果 """ query = query.lower() # 处理健康咨询 if "咨询关于" in query: topic = query.split("咨询关于")[-1].strip() return get_health_advice(topic) # 处理症状咨询 elif "我有" in query and "应该怎么办" in query: symptoms = query.split("我有")[-1].split("，应该怎么办")[0].strip() return get_health_advice(symptoms) # 处理临床决策辅助 elif "辅助诊断：" in query: symptoms_part = query.split("辅助诊断：")[-1].strip() # 提取症状 symptoms = [s.strip() for s in symptoms_part.split("、") if s.strip()] return assist_diagnosis(symptoms) # 处理药物相互作用查询 elif "药物相互作用查询：" in query: drugs_part = query.split("药物相互作用查询：")[-1].strip() # 提取药物 drugs = [d.strip() for d in drugs_part.split("和") if d.strip()] if len(drugs) == 2: return get_drug_interaction(drugs[0], drugs[1]) # 无法识别的查询 return { "error": "无法理解您的查询，请使用以下格式：\n1. 咨询关于[健康问题]的信息\n2. 我有[症状]，应该怎么办？\n3. 辅助诊断：患者有[症状1]、[症状2]等症状\n4. 药物相互作用查询：[药物1]和[药物2]是否可以同时使用？" } if __name__ == '__main__': # 测试示例 test_queries = [ "咨询关于高血压的信息", "我有头痛，应该怎么办？", "辅助诊断：患者有发热、咳嗽、乏力等症状", "药物相互作用查询：阿莫西林和布洛芬是否可以同时使用？" ] for query in test_queries: print(f"查询: {query}") result = process_health_query(query) print(f"结果: {result}") print("-" * 50) 3.3 配置SKILL使用脚本修改SKILL.md文件，添加脚本调用说明：# 智能健康咨询助手技能 ## 功能描述 该技能用于提供健康咨询服务和辅助临床决策支持，帮助用户获取专业的健康建议。支持普通健康咨询和专业临床决策辅助两种模式。 ## 输入格式 1. 普通健康咨询： "咨询关于[健康问题]的信息" "我有[症状]，应该怎么办？" 2. 临床决策辅助（针对医疗专业人士）： "辅助诊断：患者有[症状1]、[症状2]等症状" "药物相互作用查询：[药物1]和[药物2]是否可以同时使用？" ## 输出格式 - 健康咨询：提供专业的健康建议、注意事项、预防措施等 - 临床决策辅助：提供可能的诊断、建议的检查项目、治疗方案参考等 ## 处理流程 1. 接收用户输入（健康咨询或临床决策辅助请求） 2. 分析用户需求和输入信息 3. 基于医学知识提供专业建议 4. 输出结构化的健康咨询或临床决策辅助结果 ## 示例用法 1. 健康咨询： "咨询关于高血压的信息" "我有头痛，应该怎么办？" 2. 临床决策辅助： "辅助诊断：患者有发热、咳嗽、乏力等症状" "药物相互作用查询：阿莫西林和布洛芬是否可以同时使用？" ## 脚本调用 当用户请求健康咨询或临床决策辅助时，调用 `health_consultant.py` 脚本进行处理： ```python from health_consultant import process_health_query def handle_health_query(user_input): result = process_health_query(user_input) # 格式化输出结果 if "error" in result: return result["error"] elif "topic" in result: # 健康咨询结果 output = f"## {result['topic']}\n\n" output += f"### 描述\n{result['description']}\n\n" if result['symptoms']: output += "### 常见症状\n" for symptom in result['symptoms']: output += f"- {symptom}\n" output += "\n" if result['prevention']: output += "### 预防措施\n" for measure in result['prevention']: output += f"- {measure}\n" output += "\n" if result['treatment']: output += "### 治疗建议\n" for treatment in result['treatment']: output += f"- {treatment}\n" output += "\n**注意：以上信息仅供参考，不能替代专业医疗建议。如有健康问题，请咨询专业医生。**" return output elif "symptoms" in result: # 辅助诊断结果 output = "## 辅助诊断结果\n\n" output += "### 患者症状\n" for symptom in result['symptoms']: output += f"- {symptom}\n" output += "\n" output += "### 可能的疾病\n" for disease in result['possible_diseases']: output += f"- {disease}\n" output += "\n" output += f"### 建议\n{result['suggestion']}\n" return output elif "drug1" in result: # 药物相互作用查询结果 output = "## 药物相互作用查询结果\n\n" output += f"### 药物\n- {result['drug1']}\n- {result['drug2']}\n\n" output += f"### 相互作用\n{result['interaction']}\n\n" output += "**注意：以上信息仅供参考，具体用药请咨询医生或药剂师。**" return output else: return "无法处理您的请求，请尝试使用正确的格式。" 3.4 使用智能健康咨询助手SKILL在华为云码道对话界面，输入：“咨询关于高血压的信息”等待码道调用health-consultant-assistant SKILL进行分析。查看生成的健康咨询结果，包括高血压的描述、常见症状、预防措施和治疗建议。尝试其他查询，如：“我有头痛，应该怎么办？”“辅助诊断：患者有发热、咳嗽、乏力等症状”“药物相互作用查询：阿莫西林和布洛芬是否可以同时使用？”四、效果展示4.1 健康咨询示例输入：“咨询关于高血压的信息”输出结果：高血压描述高血压是一种常见的慢性疾病，指动脉血压持续升高超过正常范围。常见症状头痛头晕心悸视力模糊疲劳预防措施保持健康饮食定期运动控制体重减少盐分摄入限制酒精 consumption定期监测血压治疗建议生活方式改变药物治疗定期随访注意：以上信息仅供参考，不能替代专业医疗建议。如有健康问题，请咨询专业医生。4.2 临床决策辅助示例输入：“辅助诊断：患者有发热、咳嗽、乏力等症状”输出结果：辅助诊断结果患者症状发热咳嗽乏力可能的疾病感冒流感肺炎其他感染贫血建议以上仅为初步分析，具体诊断请咨询专业医生。4.3 实际应用场景普通用户健康咨询：用户可以通过该SKILL获取常见疾病的信息、预防措施和治疗建议。医疗专业人士临床决策辅助：医生可以使用该SKILL作为辅助工具，获取可能的诊断建议和药物相互作用信息。健康管理机构：健康管理机构可以将该SKILL集成到其服务中，为客户提供初步的健康咨询服务。医学院校教学：医学院校可以使用该SKILL作为教学辅助工具，帮助学生学习常见疾病的症状和诊断方法。五、总结本案例基于华为云码道 AI IDE 成功构建了智能健康咨询助手SKILL，实现了以下功能：提供常见疾病的健康咨询服务，包括疾病描述、症状、预防措施和治疗建议为医疗专业人士提供临床决策辅助，包括基于症状的初步诊断建议提供药物相互作用查询功能，帮助用户了解不同药物之间的相互作用输出结构化的健康咨询和临床决策辅助结果该SKILL可以作为健康咨询和临床决策的辅助工具，帮助用户获取专业的健康建议，提高医疗服务的效率和质量。本文中创建的health-consultant-assistant SKILL已上传至GitCode，各位开发者按需下载：https://gitcode.com/weixin_52908342/health-consultant-assistant.git至此，基于AI IDE华为云码道（CodeArts）代码智能体构建智能健康咨询助手SKILL案例结束，各位小伙伴快使用华为云码道（CodeArts）代码智能体体验吧。反馈改进建议如您在案例实操过程中遇到问题或有改进建议，可以到论坛帖评论区反馈即可，我们会及时响应处理，谢谢！【案例共创】【第10期】华为云码道（CodeArts）代码智能体 + SKILL完成应用开发/调试实践cid:link_1

被禁止使用了，应该在哪里解禁啊