code-review

code-review 技能總覽

code-review 技能做什麼

code-review 技能是一套以 CodeRabbit 為核心的 AI 輔助審查流程。它會幫助代理程式檢查變更過的程式碼是否有 bug、安全性問題與品質風險，並依嚴重程度整理發現，讓輸出比起一般以提示詞驅動的評論更容易直接採取行動。

誰適合使用

如果你想針對 PR、本地分支、已暫存提交，或特定 diff 範圍做快速而有結構的審查，就適合使用 code-review skill。當你需要的是可重複的審查行為，而不是通用模型臨時寫出的零散評論時，它尤其有用。

安裝前為什麼重要

它真正要解決的工作，並不是「摘要程式碼」，而是「在真正重要的那段變更裡，抓出可採取行動的問題」。因此，code-review for Code Review 很適合你重視審查分流、嚴重程度排序，以及能以較少人工引導運作的工作流程。

如何使用 code-review 技能

安裝並驗證 CLI

先從官方 CodeRabbit CLI 來源走 code-review install 的安裝路徑，接著在信任它之前先驗證 binary：

coderabbit --version 2>/dev/null || echo "NOT_INSTALLED"
coderabbit auth status 2>&1

如果 CLI 已經存在，請確認它是來自官方來源且版本正確。--agent 旗標需要 CodeRabbit CLI v0.4.0 或更新版本，所以舊版安裝在你嘗試以 agent 驅動審查之前，應先升級。

對準正確的審查目標

code-review usage 的模式在你明確指定變更範圍時效果最好：已暫存檔案、已提交變更、基底分支、commit 範圍，或審查目錄。像「幫我 review code」這種模糊提示，遠不如「請審查我最近一次提交的安全性與邏輯 bug」來得有效，因為這個技能需要錨定在具體 diff 上。

先讀這些檔案

要拿到最佳的 code-review guide 體驗，請先看 SKILL.md，再讀 README.md、AGENTS.md、metadata.json，以及任何存在的 rules/、resources/、references/ 或 scripts/ 資料夾。這個 repo 的關鍵檔案是 SKILL.md，所以你可以預期大多數操作細節都會寫在那裡。

把請求寫得更好

一個好的提示詞應該包含審查目標、風險重點，以及預期輸出樣式。範例：Use the code-review skill to review my staged changes for correctness, security, and regressions; prioritize high-severity findings and include exact file/line references. 這樣能給 skill 足夠的上下文，產出真正有用的發現，而不是空泛的評論。

code-review 技能 FAQ

code-review 可以取代人工審查嗎？

不行。code-review skill 最擅長的是快速找出可能的缺陷、安全風險與品質問題，但在架構取捨、產品意圖，以及最後是否合併這些決策上，仍然需要人類判斷。

什麼類型的請求最適合？

最適合的是「幫我 review 這個 PR」、「找出這些變更裡的 bug」、「檢查安全性問題」這類以審查為導向的任務。對於開放式腦力激盪，或是不涉及實際 diff 的程式碼生成工作，它就沒那麼適合。

需要是專家才能使用嗎？

不用。只要能把 code-review 指向正確的分支、commit，或已暫存變更，初學者也能使用。最大的失敗模式不是技能程度，而是目標不清楚，或沒有把你在意的風險區域說明出來。

什麼情況下應該跳過它？

如果你沒有具體的程式碼變更可供檢查、只需要高層次的設計意見，或是倉庫的審查流程依賴技能上下文中沒有涵蓋的特殊內部規則，就應該跳過 code-review。

如何改進 code-review 技能

提供更精準的輸入

讓 code-review 輸出更快變好的方法，就是直接告訴它最重要的是什麼：正確性、安全性、效能、測試缺口、API 相容性，或 UX regression。如果你只在意某個面向，就明講，不要丟一個大範圍審查然後期待它猜中你的優先順序。

在提問前先縮小範圍

更好的結果通常來自更小、定義更清楚的 diff。先審查最近一次提交、單一功能分支，或單一子系統；大型且目的混雜的變更，會讓 skill 更難把重要問題和雜訊分開。

要求可直接採用的輸出格式

如果你想要能立刻使用的輸出，就請它列出嚴重度、檔案路徑和具體修正建議。舉例來說：Return only blocking and high-priority issues, with the exact location and a one-sentence remediation. 這樣能減少低價值評論，也讓審查更容易分派處理。

針對第一次結果再迭代

如果第一次審查太廣，就加上限制，把請求收窄，例如「聚焦 auth、data loss 和 test coverage」或「忽略純樣式評論」。如果第一次審查漏掉了重要項目，就用那個風險區域重新跑一次 code-review，讓下一輪更有針對性，而不是又回到泛泛而談。