code review 技能

code-review-excellence 可協助代理在 pull request、程式碼審查教學與團隊 review 規範中，產出更清楚、更具建設性的 code review，並提升問題優先級判斷、審查語氣與可執行回饋品質。

code-review 是一套在程式碼變更於提交與部署前進行的強制審查流程。它能協助團隊執行有結構的 /code-review 步驟、選擇合適的引擎，並提供可執行的回饋，而不是只給出籠統的通過結果。特別適合合併前檢查、候選版本，以及高風險重構。

requesting-code-review 是一套輕量化工作流程，用來在提供乾淨的 git diff、需求與變更摘要後，派發 `superpowers:code-reviewer` 子代理，讓 code review 能在合適時機進行，並在合併前產出可執行、依嚴重程度分級的回饋。

code-review 是一個由 AI 驅動的 CodeRabbit 技能，用來檢視已變更的程式碼、PR、暫存的 commits，以及 diff 範圍。它能協助找出 bug、安全性問題與品質風險，並依嚴重度分組結果，讓 agent 能快速採取行動。適合用來做結構化的程式碼審查，而不是泛泛的評論。

receiving-code-review 可協助你在修改程式碼前，先驗證 PR 回饋是否合理。你可以用它重述 review 意見、對照 codebase 檢查內容、針對不清楚的項目要求釐清，並在建議與實際情境不相符時適度提出異議。

flutter-dart-code-review 是一套與函式庫無關的 Flutter 與 Dart 程式碼審查清單，涵蓋架構、Widget 品質、狀態管理、效能、無障礙、安全性與乾淨程式碼。可將它作為結構化的 flutter-dart-code-review Code Review 指南，適用於 BLoC、Riverpod、Provider、GetX、MobX、Signals 或自訂模式。

code-review-and-quality 是一套結構化的合併前審查技能，用於檢查正確性、可讀性、架構、安全性與效能。請從上層 repo 安裝，閱讀 skills/code-review-and-quality/SKILL.md，並搭配 diff、任務脈絡與測試結果使用，以做出更有依據的審查判斷。

code-reviewer skill 可引導結構化的 PR 與 diff 審查，從正確性、安全性、效能、測試到可維護性逐項檢視，並結合 repository 參考資料與 checklist script，讓 Code Review 更一致、也更容易產出可執行的建議。

用於 pre-landing 的 PR review 技能。可拿來將 diff 對照 base branch，檢查 SQL 安全性、信任邊界問題、shell injection、enum 完整性，以及其他結構性風險。最適合需要 review 指南的情境，讓 agents 能更快揪出真正缺陷，少靠猜測，也比一般通用 prompt 更有效。

plan-eng-review 是一個互動式工程計畫審查技能，適合在開始寫程式前，先把架構、資料流、邊界情況、測試涵蓋率、效能與上線風險一次釐清。當你已經有設計文件或實作計畫，想要比一般泛用審查提示更精準的回饋時，就很適合使用 plan-eng-review skill。

github-pr-review 是一個 GitHub PR 審查技能，用來彙整 inline comments、PR 層級的 review body 與回覆，並依嚴重度整理回饋，讓你能先處理阻塞項目。可用來處理 PR 留言、回覆審查者，並透過針對性的 commits 與 thread 回覆更新分支。它適合搭配經過驗證的 GitHub CLI 工作流程與 github-pr-review 指南使用。

code-reviewer 是一款輕量級的 Code Review 技能，可將程式碼或 diff 轉為結構化審查報告，涵蓋安全性、效能、最佳實務、嚴重程度、受影響的行數或區段、建議修正方式，以及整體品質分數。

code-reviewer 是一個 AI 程式碼審查技能，採用嚴格的審查順序：先看 security，再看 performance、correctness，最後是 maintainability。它透過規則檔涵蓋 SQL injection、XSS、N+1 queries、error handling、naming 與 type hints，讓 PR 審查比一般通用提示詞更一致、更有依據。

gemini-review 是一個由 Gemini 驅動的程式碼審查技能，適用於大型儲存庫與 PR。它結合 Gemini 2.5 Pro 與 1M token 上下文，可用更少的分段、更好的跨檔案推理，以及更適合 CI/CD 的回饋來審查程式碼。

critique 是一個僅回報結果的 review 技能，透過多個專門評審、辯論與共識機制來評估已完成的工作。它可協助 Code Review 的 critique，並在合併前檢查正確性、品質與可能漏掉的問題。將 critique 安裝到 NeoLabHQ context-engineering-kit 中，並搭配檔案路徑、commit 或 context 使用。

autofix 可安全地把 CodeRabbit PR review-thread 的回饋，轉成目前 GitHub 分支上的已驗證程式碼變更。當你需要的是具備分支感知、並以明確授權為前提的 CodeRabbit Code Review 工作流程，而不是一般依照提示詞行事的修補工具時，就該使用這個 autofix skill。它會檢查 repo 狀態、讀取可信任指示，並只套用已驗證的修正。

coding-standards 技能提供一套跨專案的基準，用來規範命名、可讀性、不可變性、一致性與 code review，並先於套用 framework-specific 規則之前建立共同標準。

check skill 會審查程式碼 diff、PR、issue 佇列、發布就緒狀態、commit、push、發佈，以及專案稽核。當你需要在合併或發布前，對 Code Review 做一套有紀律的檢查，並且要有針對 dirty 與 untracked worktree 的安全門檻時，就適合使用它。它不適合用來發想點子、釐清根因，或進行文字內容審稿。

differential-review 是一個以安全為核心的程式碼審查技能，適用於 PR、commit 與 diff。它會結合基準歷史、影響範圍、測試涵蓋率與結構化回報，協助找出認證、加密、外部呼叫與其他高風險路徑中的迴歸問題。當你需要有證據支撐的發現，用於 differential-review for Code Review 時，這個技能很適合使用。

python-anti-patterns 是一份 Python 程式碼審查檢查清單，可在合併前、重構期間或除錯時，協助找出零散重試、逾時設定重複與隱藏複雜度等脆弱模式。

ai-first-engineering 是一套精簡的運作模式，適合由 AI agents 承擔大量實作工作的團隊。它可協助建立 Agent Standards，涵蓋規劃、架構、審查與測試，並提供安裝、使用方式，以及何時適合導入這項 skill 的指引。

subagent-driven-development 能幫你把實作計畫拆成彼此獨立的任務，為每個任務派出一個全新的 subagent，並在每個步驟之間檢視結果。它特別適合需要兼顧速度與品質把關的 agent orchestration 情境，尤其是 3 個以上彼此獨立的問題、bug 修正、功能切片或 repo 清理。

codex-review 是一個 GitHub 技能，用於搭配 GPT-5.2-Codex 進行 OpenAI Codex CLI 程式碼審查。它可透過結構化發現、GitHub 原生審查流程，以及適合 CI/CD 的用法，幫助團隊找出 bug、安全性問題與程式碼品質缺陷。

subagent-driven-development 是一個用來執行 implementation plan 的 skill：它會為每個任務分派一個全新的 subagent，並對每個結果進行兩輪審查，先檢查是否符合 spec，再檢查 code quality。內容也包含 implementer、spec reviewer 與 code quality reviewer 的 prompt 範本。