一、 前言
身為修習軟體開發與資訊相關科系的學生，日常作業中最常面臨的就是寫完程式碼卻擔心邏輯漏洞、效能不佳或是排版不符合 Clean Code 規範。今天，我們利用 Pydantic 結構化輸出，打造了一套能自動進行 Code Review 與重構建議 的 AI 助手！
二、 核心技術亮點
1.結構化程式碼健檢：
定義了包含整體健檢總評、問題清單（分類為效能、Bug 或風格）、重構後完整程式碼以及溫暖鼓勵的 JSON Schema。
2.多模型自動 Fallback 整合：
沿用我們前面建立的 gemini-3.6-flash 搭配 3.5/3.1 備援機制，確保在大流量時也不會中斷審查流程。
3.優雅的程式碼展示：
將 AI 重構後的乾淨程式碼以對應語言的語法高亮區塊呈現在網頁上，讓學生能一鍵複製優化後的成果。
三、程式碼

四、成果展示
在terminal輸入streamlit run day17_code_reviewer.py

五、結語
今天我們成功幫 AI 助教擴展了程式碼品質檢測的能力！