为什么要做 AI 流水线？
日常开发中，写代码只是第一步。审查、测试、修复往往花费更长时间。
所以我用 DeepSeek V4 搭了一个多 Agent 流水线：
Writer → 沙箱执行 → Reviewer → Fixer → 再审
架构设计
三个 Agent 上下文完全隔离：
- Writer 只看需求
- Reviewer 看代码 + 执行结果
- Fixer 看代码 + 审查报告
需求 → Writer 生成代码 → 沙箱运行 → Reviewer 审查
→ 未通过 → Fixer 修复 → 沙箱再运行 → 再审
→ 通过 → 交付 ✅
为什么选择 DeepSeek V4？
DeepSeek V4 Flash 的价格太低了：输入 ¥1/百万 token，输出 ¥2/百万 token。跑一次流水线（写+审+修+再审）成本不到 ¥0.02。
沙箱执行
# 核心只有 30 行
import subprocess
import tempfile
def run_code(code, language='python', timeout=30):
temp_dir = Path(tempfile.mkdtemp())
file_path = temp_dir / f'script.{language}'
file_path.write_text(code)
result = subprocess.run(
['python', str(file_path)],
capture_output=True, text=True, timeout=timeout,
)
return result.stdout, result.stderr
代码量
整个流水线只有 7 个文件、约 800 行 Python，测试覆盖率 140 项。
👉 线上体验地址：https://zhijian-helper.up.railway.app
这篇文章由 AI 辅助生成。如果你觉得有用，欢迎访问 AI 代码审查工具 免费试用。
项目开源在 GitHub，欢迎 Star。