Agents Skills code review

code-review-excellence aide les agents à produire des revues de code plus claires et constructives, avec une meilleure priorisation, un ton de relecture adapté et des retours actionnables pour les pull requests, le mentorat et les standards de revue d’équipe.

code-review est un skill CodeRabbit propulsé par l’IA pour examiner le code modifié, les PR, les commits mis en staging et les plages de diff. Il aide à repérer les bugs, les risques de sécurité et les problèmes de qualité, puis regroupe les constats par niveau de gravité pour que les agents puissent agir rapidement. À utiliser pour une revue de code structurée plutôt qu’une critique générique.

code-review est un workflow de revue obligatoire pour les modifications de code avant les commits et les déploiements. Il aide les équipes à exécuter une étape structurée /code-review, à choisir un moteur et à obtenir des retours exploitables plutôt qu’un simple passage générique. Idéal pour les vérifications avant fusion, les candidats à la mise en production et les refontes à fort enjeu.

flutter-dart-code-review est une checklist de code review Flutter et Dart, indépendante des bibliothèques, couvrant l’architecture, la qualité des widgets, la gestion d’état, les performances, l’accessibilité, la sécurité et le clean code. Utilisez-la comme guide structuré de flutter-dart-code-review pour la code review avec BLoC, Riverpod, Provider, GetX, MobX, Signals ou des approches personnalisées.

requesting-code-review propose un workflow léger pour déléguer le sous-agent `superpowers:code-reviewer` avec un diff git propre, des exigences et un résumé des changements, afin de lancer les revues au bon moment et d’obtenir avant le merge des retours actionnables, classés par sévérité.

receiving-code-review vous aide à valider les retours de PR avant de modifier le code. Utilisez-la pour reformuler les commentaires de review, les confronter à la codebase, demander des précisions quand certains points sont ambigus et contester une suggestion lorsqu’elle ne convient pas.

Skill review pour la revue de PR avant fusion. Utilisez-le pour vérifier les diffs par rapport à la branche de base afin de repérer les risques de sécurité SQL, les problèmes de frontière de confiance, les injections shell, l’exhaustivité des énumérations et d’autres risques structurels. Idéal comme guide de revue qui aide les agents à signaler rapidement les vrais défauts, avec moins de supputations qu’un prompt générique.

code-review-and-quality est un skill de revue avant fusion, structuré pour vérifier la justesse, la lisibilité, l’architecture, la sécurité et les performances. Installez-le depuis le dépôt parent, lisez `skills/code-review-and-quality/SKILL.md`, puis utilisez-le avec les diffs, le contexte de la tâche et les résultats des tests pour prendre des décisions de revue plus solides.

plan-eng-review est un skill interactif de revue de plan d’ingénierie, conçu pour verrouiller l’architecture, les flux de données, les cas limites, la couverture des tests, les performances et les risques de déploiement avant d’écrire la première ligne de code. Utilisez le skill plan-eng-review lorsque vous disposez d’un document de conception ou d’un plan d’implémentation et que vous voulez un retour plus précis qu’une simple invite de revue générique.

github-pr-review est une skill de relecture de PR GitHub conçue pour collecter les commentaires inline, le corps de la revue au niveau de la PR et les réponses, puis organiser les retours par gravité afin de corriger d’abord les blocants. Utilisez-la pour traiter les commentaires de PR, répondre aux reviewers et mettre à jour la branche avec des commits ciblés et des réponses dans les fils de discussion. Elle s’inscrit dans le guide github-pr-review pour des workflows GitHub CLI authentifiés.

codex-review est un skill GitHub pour la revue de code avec OpenAI Codex CLI et GPT-5.2-Codex. Il aide les équipes à repérer les bugs, les problèmes de sécurité et les défauts de qualité de code grâce à des constats structurés, des flux de revue natifs GitHub et une utilisation adaptée aux environnements CI/CD.

review audite la mémoire automatique de Claude Code dans MEMORY.md afin d’identifier les éléments à promouvoir, les références obsolètes, les doublons, les pistes de consolidation et les contrôles de santé utiles aux workflows de Context Engineering.