code-reviewer

code-reviewer skill 概覽

code-reviewer skill 會做什麼

code-reviewer skill 是一套為 Code Review 任務設計、具結構化的 PR 與 diff 審查流程。它不是只靠一句「review this code」的提示，而是會推動代理先蒐集變更檔案、檢視 diff、理解專案在地慣例，接著再依照正確性、安全性、效能、測試與可維護性等明確面向進行審查。

誰適合安裝 code-reviewer

如果你是開發者、tech lead，或是需要 AI 協助審查程式碼的人，而且希望得到比通用提示更穩定一致的結果，這個 code-reviewer skill 很適合你。尤其當你經常 review pull request、希望依嚴重程度分類問題，或需要一份可重複使用的檢查流程，同時涵蓋邏輯問題與高風險安全疑慮時，它的價值會更明顯。

真正要解決的工作需求

多數使用者要的不是泛泛的「意見回饋」，而是一份能回答這些問題的 review：到底改了什麼、哪裡有風險、哪些問題應該擋下 merge、哪些可以之後再處理，以及每一點背後的依據是什麼。code-reviewer 工作流就是為這種需求而設計，先把情境蒐集與分析拆開，減少只看零碎片段就下結論的淺層評論。

這個 skill 與其他做法有什麼不同

code-reviewer 最大的差異在於審查結構。這個 repository 不只是給一段籠統的「去檢查程式碼」指令，它還包含：

• 分階段的 review 流程
• 以嚴重程度為核心的輸出方式
• 針對 checklist、coding patterns 與 security review 的聚焦參考資料
• 一個位於 scripts/review_checklist.py 的輔助腳本，可依 Git 變更產生 review checklist

這讓 code-reviewer for Code Review 比單純 prompt 更可執行，也更容易貼近團隊既有的 review 慣例。

什麼情境下 code-reviewer 特別適合

在以下情況，code-reviewer 會是很強的選擇：

• 有一份相對於 main 的 branch diff
• PR 涉及多個檔案，或屬於橫跨多處的變更
• 需要區分哪些是阻擋 merge 的問題、哪些只是可選改善
• 涉及安全敏感的修改，例如 auth、輸入處理或資料存取
• 你的程式庫裡，既有 patterns 和抽象最佳實務一樣重要

哪些情況下它就沒那麼適合

在以下情境，這個 skill 的幫助會比較有限：

• 沒有 diff 或可檢視的檔案集合
• 你只想挑 style 細節
• 任務其實是架構設計，不是 code review
• 拿不到 repo context，因此無法比對既有 patterns
• 請求本質上其實是在做 debugging、rewriting 或 feature planning

如何使用 code-reviewer skill

code-reviewer skill 的安裝脈絡

上游的 SKILL.md 沒有直接提供 install command，但這個 skill 位於 zhaono1/agent-playbook 的 skills/code-reviewer。如果你的 skills runtime 支援從 GitHub repository 路徑或技能集合安裝，請從該 repository 安裝並選擇 code-reviewer skill。

常見寫法如下：

npx skills add https://github.com/zhaono1/agent-playbook --skill code-reviewer

如果你的環境使用不同的安裝方式，關鍵資訊是 skill slug：code-reviewer。

在依賴它之前，先看這些檔案

若想用最快路徑評估這個 skill，建議先讀：

1. skills/code-reviewer/SKILL.md
2. skills/code-reviewer/README.md
3. skills/code-reviewer/references/checklist.md
4. skills/code-reviewer/references/security.md
5. skills/code-reviewer/references/patterns.md
6. skills/code-reviewer/scripts/review_checklist.py

這個順序很重要。SKILL.md 會說明 workflow 如何啟動；references 讓你看出它依據哪些標準做審查；script 則會透露這套流程預期如何蒐集 repo 證據。

code-reviewer 需要哪些輸入，效果才會好

當你提供以下資訊時，code-reviewer usage 的效果通常最好：

• base branch，通常是 main
• PR 目標或關聯 ticket
• 變更檔案或完整 diff
• 你最在意的風險區域
• framework 或 language 背景
• 你要的是快速掃描，還是 merge-blocking review

少了這些資訊，review 還是能跑，但結果通常會偏泛。

這個 skill 如何蒐集 review context

repository 已經把預期的 review 流程寫得很明白：

• 用 git diff main...HEAD --name-only 取得變更檔案
• 用 git log main...HEAD --oneline 檢視 commit history
• 用 git diff main...HEAD 查看實際 diff
• 閱讀附近的文件與相似檔案，掌握在地慣例

這點很重要，因為很多弱的 AI review 都會跳過情境蒐集，直接落入抽象的最佳實務。這個 skill 的表現會更好，正是因為它先錨定在「實際改了什麼」。

一個實用的 code-reviewer prompt 範本

建議你使用更接近下面這種 prompt：

Review this branch with the code-reviewer skill.

Base branch: main
Goal: add password reset flow for users
Priority areas: security, correctness, test gaps
Constraints: keep current API shape, do not request large refactors
Please classify findings by severity: critical, high, medium, low.
For each finding, cite the file, explain the risk, and suggest the smallest safe fix.

這會比「review my code」好很多，因為它明確提供 branch 目標、業務意圖、審查優先順序，以及你希望回饋採用的格式。

較弱輸入 vs 較強輸入

較弱的輸入：

Review this PR

較強的輸入：

Use code-reviewer on the diff against main.
Focus on auth flows, input validation, and regression risk.
Check whether tests cover unhappy paths and whether any existing project patterns were broken.
Flag only issues that are actionable before merge unless clearly marked as low severity.

較強版本能實質提升輸出品質，因為它縮小了 review 範圍、點出了風險區域，也告訴代理應該把評論收斂到什麼程度。

真實 PR review 的建議 workflow

一個實用的 code-reviewer guide 可以這樣走：

1. 蒐集變更檔案與 diff。
2. 閱讀 PR 描述或 ticket。
3. 抽樣查看相鄰檔案，理解既有慣例。
4. 依類別進行 review：correctness、security、performance、code quality、testing、documentation、maintainability。
5. 依嚴重程度整理 findings。
6. 如果第一輪發現高風險問題，再針對最高風險檔案做第二輪檢查。

這種兩輪式做法很實用，因為第一輪能找出廣泛風險，第二輪則能提升判斷精度。

善用 references，避免 review 過於空泛

這些支援檔案，是你應該選擇這個 skill 而不是一般 prompt 的最大原因：

• references/checklist.md 讓 review 更系統化
• references/security.md 補上偏 OWASP 導向的檢查
• references/patterns.md 提供具體的 good/bad implementation 範例

如果 review 看起來太模糊，可以直接要求代理在分析 diff 時，明確套用其中一份或多份 reference。

想先搭出 review 骨架時，使用 helper script

repository 內含：

python scripts/review_checklist.py

如果你想先根據目前的 Git 狀態產生一份機器生成的 checklist，再請代理撰寫敘述式 findings，這個工具就很有用。它是從原始 diff 檢視走到完整書面 review 之間，很實際的一座橋樑。

實務上最好用的輸出格式

建議要求這個 skill 回傳：

• 一段簡短摘要，說明改了什麼
• 先列出 merge blockers
• findings 依嚴重程度分組
• 檔案層級的引用
• 不只給結論，也要有判斷理由
• 最後提供「safe to merge?」評估，並註明保留條件

這種輸出方式符合 repository 的嚴重程度模型，也更容易直接放進真實團隊 workflow 中使用。

code-reviewer skill 常見問題

code-reviewer 會比一般 review prompt 更好嗎

通常會，前提是你有真實的 repo context。code-reviewer 的價值，不在於它天生就有多神奇的分析深度，而在於它把啟動線索、分階段流程、checklist 覆蓋與參考資料整合在一起，讓 review 更完整、也更一致。

code-reviewer 對新手友善嗎

算友善，但有一個前提：新手仍然要提供 context。這個 skill 能給你很好的結構，但它無法憑空推斷需求、預期行為或團隊慣例。新使用者若能一開始就附上 PR 目標與 base branch，結果通常會好很多。

code-reviewer 只能用在 pull request 嗎

不是。code-reviewer usage 也適用於本機 branch diff、一組已變更檔案，或像「review src/auth/ 裡的程式碼」這種資料夾層級的審查要求。只是當它面對相對於明確 base branch 的清楚 diff 時，效果通常最強。

code-reviewer skill 會檢查哪些類型的問題

從 repository 提供的證據來看，它涵蓋：

• correctness 與 edge cases
• security issues，包括 OWASP 類型疑慮
• performance 問題，例如不必要的 queries 或 calls
• code quality 與 maintainability
• test gaps
• documentation gaps

這樣的廣度，使它適合一般 PR review，而不只是安全審查或 style review。

什麼時候不該用 code-reviewer

當任務主要是以下內容時，建議跳過 code-reviewer：

• 產生新程式碼
• debugging 執行期錯誤
• 大規模架構規劃
• 只做 formatting 或 lint 清理
• 在看不到變更情境的前提下 review 程式碼

這些情況下，改用更專門的 skill，或直接用更聚焦的任務型 prompt，通常會更適合。

它會強制套用某一種 coding style 嗎

不會。這個 repository 反而鼓勵你在評價變更之前，先比對相似檔案中的既有 patterns。這對導入很有幫助，因為它能減少那種和在地慣例衝突的通用型建議。

如何改進 code-reviewer skill 的使用效果

告訴 code-reviewer 這次變更背後的意圖

最能提升品質的一件事，就是說清楚這段程式本來要完成什麼。當代理只看到實作、看不到目的時，review 品質會很快下降。請補上 ticket 摘要、acceptance criteria，或至少一段簡短意圖說明，讓這個 skill 能判斷 correctness，而不只是看 style 和 syntax。

先縮小最高風險的 review 範圍

如果你最在意的是 auth、billing、migrations 或 concurrency，請直接點名。這個 skill 本來就會覆蓋多個面向，但當優先順序更明確時，它在關鍵區域的深度會更好。對大型 PR 尤其重要，因為太廣的 review 很容易流於表面。

提供足夠的 repo context 來比對 patterns

這個 repository 明確要求 reviewer 對照既有慣例。你可以進一步幫它指定可比對的檔案或模組：

Compare the new handler to the existing patterns in src/api/users/ and src/api/sessions/.
Prefer consistency with those files unless there is a clear bug.

這能減少 false positives，也會讓建議更容易被團隊接受。

要求只回報有證據支撐的 findings

AI review 常見的失敗模式之一，就是推測過頭的批評。要提升 code-reviewer 輸出品質，可以加上這類規則：

Only report an issue if you can point to a specific file change, missing case, or concrete risk. Avoid hypothetical style advice unless it affects maintainability or correctness.

這能讓 review 保持高訊號、少雜音。

大型 review 拆成多輪處理

如果 PR 很大，不要一次要求它把所有事都做完。改用分階段 review：

1. correctness 和 security
2. performance 和 maintainability
3. testing 和 documentation

這樣的安排呼應這個 skill 本身的類別結構，通常也會比一次塞滿所有要求，得到更好的 findings。

要求提供更小步、可落地的修正建議

如果第一版輸出太抽象，可以要求這個 skill 把 findings 改寫成最小可行、安全的修正方案：

Revise the review. For each high or critical issue, suggest the smallest code change or test addition that would reduce the risk before merge.

這會讓 review 對忙碌中的團隊更有可執行性。

留意常見失敗模式

code-reviewer skill 輸出之所以變弱，最常見的原因包括：

• 沒指定 base branch
• 沒提供 diff
• 沒說明預期行為
• PR 太大但沒有優先順序
• 沒有專案 pattern 參考
• 一次要求「全都看」，結果只拿回泛泛建議

這些大多是輸入問題，不是 skill 本身的問題。

明確套用 checklist 與 security references

如果第一輪 review 太廣，可以要求第二輪明確使用 repository 中的特定 references：

• references/checklist.md 用於補完整性
• references/security.md 用於敏感變更
• references/patterns.md 用於一致性與 anti-pattern 偵測

這是日常使用中，最快提升 code-reviewer guide 品質的方法之一。

第一輪 review 後再迭代一次

一個很好用的第二輪 prompt 是：

Now re-review only the files with high-severity findings.
Assume the author wants merge-blocking issues only.
Double-check whether each finding is a real defect, a security exposure, or a missing test that hides regression risk.

這種後續提示通常能去掉低價值評論，讓最後的建議更銳利。

讓 code-reviewer 貼合你的團隊 workflow

如果你準備長期使用 code-reviewer，就應該把它校準到團隊的 merge 文化：

• 定義 blocker 和 suggestion 的界線
• 說清楚你們的 base branch 慣例
• 納入團隊對測試的要求
• 補上團隊特有的安全檢查
• 指定能代表在地風格的檔案給這個 skill 參考

這才是把 code-reviewer install 從單純的 prompt 捷徑，真正變成 workflow 改善的方法。