我是谁 & 遇到什么问题
我是后端开发，日常做业务迭代和老系统维护。
每次写完代码准备 commit 提交的时候，经常会出现一些低级问题：变量没删干净、打印日志遗留、接口参数校验漏掉、注释过期和代码对不上。
平时靠人肉眼 review，很容易看漏；完整跑一遍单元测试又很慢，很多小改动不值得整套跑一遍。有时候这些小问题流到测试环境，又要来回返工改，很耽误时间。
我想有个简单脚本，在本地提交前快速扫一遍项目常见问题，不用启动整套服务。
实操过程
直接把项目部分代码文件丢进 TraeWork 工作区，分两步完成：
- 先让 TraeWork 写一个简易的 Python 扫描脚本，专门针对我平时容易犯的几类问题：
帮我写一个本地代码检查小脚本，只做静态扫描，不需要编译运行。
检查项：
1. 查找代码里面遗留的调试打印、debug日志
2. 标记没有删除的临时变量、注释掉的废弃代码块
3. 检查接口入参有没有基础非空校验
4. 找出注释内容和当前代码逻辑明显冲突的地方
输出markdown格式报告，把文件路径+行号写清楚，不用做修复，只做问题罗列。
脚本要简单，尽量少依赖第三方库。
- 拿到脚本之后，我发现有些规则不符合项目实际，比如部分业务日志就是故意保留的，不能全部标记为 debug 垃圾。我继续跟它对话调整规则：
修改脚本，不要把业务正常日志标记为调试垃圾，只标记临时调试用打印；同时忽略指定目录，不要扫描第三方依赖文件夹。最后把脚本保存为pre_commit_check.py输出到工作区。
- 拿到最终脚本，下载到本地项目，开发完代码，提交 git 之前直接运行脚本，快速拿到一份问题报告。
成果展示
最终产出一个pre_commit_check.py本地静态扫描脚本。
运行之后输出一份 markdown 报告，列出可疑文件、行号以及风险说明。
不会自动修改代码，只是帮我把容易忽略的点全部捞出来，我自己再去逐个确认，决定要不要修改。
脚本不需要复杂环境，本地直接就可以跑，不用接入 CI/CD 也能用。
效率对比
以前怎么做
写完代码，靠自己眼睛扫一遍文件，改动多的时候很容易漏掉调试打印、废弃注释；等测试测出问题再回头改，来回沟通，一次来回最少十几分钟。
现在怎么做
写完代码，运行这个几十秒跑完的小脚本，机器帮我全部遍历扫描一遍，我只看输出报告做人工确认。
不会代替代码审查，但把 “找低级小问题” 这件重复活交给工具，我把精力放在业务逻辑本身。
经验和技巧总结
不要指望脚本做到 100% 准确，它只是辅助筛可疑点，最终还是要人判断，不能完全依赖工具输出。
第一次生成的脚本大多会有误报，一定要结合自己项目情况，通过对话迭代调整规则。
这种小工具不用追求做成复杂 Skill，一次性生成脚本下载到本地直接使用，对普通开发者门槛更低。