code-reviewer

code-reviewer skill 概覽

code-reviewer skill 是一套專注於 AI 輔助 Code Review 的審查框架。它不是把所有事情都丟給一個籠統的提示詞，而是先幫代理明確排好審查順序，並用具體規則優先抓出高價值問題：security → performance → correctness → maintainability。對多數團隊來說，這才是真正要解的工作：盡早攔下高風險缺陷，而不是產生一堆模糊的風格建議。

哪些人適合安裝 code-reviewer

code-reviewer 最適合想讓 PR 審查更穩定一致、但又不想從零打造自訂 review checklist 的開發者、reviewer 與 AI agent 使用者。若你平常會審 web app、backend、database access，或是 Python／JavaScript 程式碼，而且 security 與資料存取錯誤的代價很高，它會特別合用。

code-reviewer 和一般 review prompt 的差異在哪裡

code-reviewer skill 最大的差別在於：它不是只有一段簡短指令，而是建立在明確的規則檔案之上。repo 內含針對下列項目的指引：

• SQL injection prevention
• XSS prevention
• N+1 query detection
• error handling
• naming clarity
• type hints

也因此，面對常見而且影響很大的審查模式時，它通常比單純一句「please review this code」更可靠。

使用者安裝前最常先在意什麼

在安裝前，多數人最想知道的是：

1. 它抓得到重要問題，還是只會挑一些枝微末節？
2. 只看 partial diff 有沒有用，還是一定要整個 repo？
3. 它真的能幫忙看 security 和 performance，而不只是 style？
4. 需要花多少時間 setup？

就這幾個問題來看，code-reviewer 在議題優先級與低 setup 成本上表現不錯，但它的涵蓋範圍是刻意收斂的。當你的主要目標是依照內建規則做結構化 review 時，它最有優勢。

最適合與不適合的使用情境

最適合：

• merge 前的 PR review
• 快速的 security sanity check
• DB-access code review
• frontend rendering／output safety 檢查
• Python 或 JavaScript 的程式品質掃描

不適合：

• 橫跨多個 service 的深度 architecture review
• 取代 framework-specific lint
• 達到 compiler 深度的 language-specific static analysis
• 需要正式標準對照的合規型稽核

如何使用 code-reviewer skill

code-reviewer 的安裝方式

如果你的 agent 環境支援 skills CLI，可以用以下方式從上游 repository 安裝 code-reviewer：

npx skills add Shubhamsaboo/awesome-llm-apps --skill code-reviewer

如果你的環境沒有使用這個 CLI，就直接打開 awesome_agent_skills/code-reviewer/ 的原始內容，手動把 skill 檔案載入到你的 agent workflow。

先讀這些檔案

想把 code-reviewer 用好，建議按這個順序讀：

1. SKILL.md — 說明這個 skill 的用途與審查優先順序
2. AGENTS.md — 彙整後的 review 指引與範例
3. rules/security-sql-injection.md
4. rules/security-xss-prevention.md
5. rules/performance-n-plus-one.md
6. rules/correctness-error-handling.md
7. rules/maintainability-naming.md
8. rules/maintainability-type-hints.md

這條閱讀路徑能讓你很快從決策層理解，進到具體例子。

實務上真正重要的 code-reviewer 審查順序

code-reviewer usage 很實用的一點，就是它內建了明確順序：

1. Security
2. Performance
3. Correctness
4. Maintainability

在 prompt 裡也建議照這個順序寫。這可以避免常見失誤：agent 把一半篇幅花在 naming 和 formatting，卻漏掉 injection 風險或資料庫效率問題。

code-reviewer 需要哪些輸入資訊

這個 skill 在你提供以下資訊時效果最好：

• diff 或變更檔案
• language／framework
• user-controlled inputs
• database／query layer 細節
• rendering／output context
• 你要的是哪一種 review：PR gate、security pass，或較全面的 quality review

只給最少資訊也能用，但如果 agent 看得到資料從哪裡進來、最後流向哪裡，review 品質通常會明顯提升。

把模糊需求改寫成有效的 code-reviewer prompt

弱 prompt：

Review this code.

更強的 prompt：

Use the code-reviewer skill on this PR diff.
Prioritize findings in this order: security, performance, correctness, maintainability.
Focus especially on:
- SQL injection risk in database access
- XSS risk in rendered user content
- N+1 query patterns
- missing or weak error handling

For each finding, give:
1. severity
2. exact location
3. why it matters
4. a safer or faster alternative
5. whether it blocks merge

這種寫法和 repository 的規則設計是直接對齊的，因此 agent 幾乎不用自己猜方向。

code-reviewer 最適合的 pull request 審查流程

一個好用的 code-reviewer guide workflow 通常是：

1. 先丟 PR diff
2. 先只要求 blocking 與 high-severity 問題
3. 先修這些問題
4. 再跑第二輪 correctness 與 maintainability
5. 等 findings 穩定後，再要求 patch suggestions

這種兩階段做法能讓第一輪 review 維持高訊號，不會讓真正嚴重的問題被中優先級清理項目淹沒。

code-reviewer 的規則實際上擅長抓哪些問題

從目前附帶的檔案來看，code-reviewer for Code Review 特別擅長辨識：

• 用 string interpolation 拼接的 raw SQL
• 不安全的 HTML rendering 或危險的 DOM insertion
• 會觸發 N+1 queries 的 ORM pattern
• 過於寬鬆的 except: 處理或把錯誤吞掉
• 無法清楚表達意圖的命名
• 在需要 type hints 才比較好維護的 codebase 中缺漏 type hints

這些都是常見、代價又高的錯誤，而 repo 內的例子也比一般籠統的 review prompt 更清楚界定了判斷標準。

這個 skill 刻意不涵蓋的範圍

目前的規則集還不夠廣，無法涵蓋所有 review 類別。舉例來說，它沒有大型內建規則庫來處理：

• authentication／authorization design
• concurrency hazards
• caching strategy
• API contract stability
• test quality
• infrastructure 或 deployment review

所以，只有在 code-reviewer 現有規則剛好對應到你的主要風險時，才適合安裝；不要把它當成完整 review system 來期待。

想讓結果更好，不是讓結果更多，該怎麼問

如果你想要的是有用的輸出，就要明確要求 agent 避免泛泛而談，只回報達到門檻的問題。例如：

Use the code-reviewer skill.
Only report issues that are:
- exploitable security risks
- likely production performance problems
- correctness bugs with user or data impact
- maintainability problems that materially reduce readability or safety

Do not comment on formatting unless it affects correctness or security.

這樣能讓 review 更貼近這個 skill 最有價值的用法。

如何在部分上下文下使用 code-reviewer

你不需要每次都提供完整 repository。這個 skill 在下列情況仍然能用：

• 單一 diff
• 一個 controller 加一個 template
• 一條 ORM query path
• 一個 function 加上它的 callers

但如果你要看 security 或 N+1 pattern，還是要附上足夠的周邊程式碼，讓它看得出：

• user input 從哪裡進來
• 怎麼做 validation
• query 是怎麼組出來的
• output 是怎麼 render 的
• loop 是否會觸發重複查詢

團隊採用時建議的輸出格式

如果是給團隊使用，建議要求 agent 用這種格式回傳 findings：

Severity: Critical / High / Medium
Category: Security / Performance / Correctness / Maintainability
Rule: specific rule name
Location: file + line or function
Issue: one-sentence summary
Why it matters: concrete impact
Recommended fix: actionable change
Confidence: high / medium / low

這會讓 code-reviewer usage 在不同 PR 與 reviewer 之間更容易比較。

code-reviewer skill 常見問題

如果我本來就很會寫 review prompt，還值得安裝 code-reviewer 嗎？

通常值得，尤其當你現在的 prompt 表現不夠一致時。它最大的價值不在於「AI 變更聰明」，而是提供一個可重複使用的 review 框架，並把高優先級規則寫清楚。如果你現有 prompt 已經能穩定做到 security-first review，還附有具體例子，那提升幅度就會比較有限。

code-reviewer 對新手友善嗎？

算是友善。原始檔很容易快速瀏覽，而 AGENTS.md 也有示例說明什麼是壞寫法、什麼是好寫法。對新手來說，它既可以當成 review 工具，也能當成 review checklist 使用。

code-reviewer 可以取代 linters 或 static analyzers 嗎？

不行。code-reviewer 是輔助推理的工具，不是 deterministic analyzer。它比較適合和 linters、SAST tools、type checkers 與 tests 互補使用。當你需要的是對程式變更做有上下文的判斷，尤其是常見 web 與 database 風險時，它會很有幫助。

哪些語言與技術棧最適合？

從範例來看，它明顯偏向 Python 與 JavaScript 風格的程式碼，尤其是：

• SQL access layers
• web rendering flows
• ORM-backed applications
• frontend output handling

當然你也可以改造這個 skill 去用在其他地方，但它目前最強的內建價值，主要還是在這些模式上。

什麼情況下不建議使用 code-reviewer？

如果你的主要需求是：

• formatting enforcement
• 廣泛的 architecture assessment
• framework-specific compiler rules
• compliance evidence generation
• 完整而全面的語言覆蓋

那就不太建議。因為在這些情境下，code-reviewer skill 會顯得太窄。

code-reviewer 可以審整個 repo，不只 PR 嗎？

可以，但它其實更適合有範圍的 review。整個 repo 一次審，往往會產生太多缺乏上下文的 findings。實務上，聚焦在變更檔案、高風險模組，或某條明確的功能路徑，結果通常會更好。

如何強化 code-reviewer skill 的效果

先從最高風險的路徑開始用 code-reviewer

想讓 code-reviewer 發揮更大價值，優先把它指向那些最符合現有規則的程式區域：

• request handlers
• template rendering
• query builders
• ORM list endpoints
• 容易出錯的 integration boundaries

這樣得到的訊號，會比盲目掃過一堆 utility code 好得多。

明確提供 data-flow context

很常見的失敗模式是：security review 看起來很弱，原因不是 skill 不行，而是 agent 無法把 input trace 到 sink。要改善結果，建議明白寫出：

• 哪些 input 是 user-controlled
• 哪些欄位會進 database
• 哪些內容會被 render 到 HTML
• 哪個 loop 或 resolver 可能造成 repeated queries

這樣一來，skill 在套用 SQL injection、XSS 與 N+1 規則時，信心會高很多。

要求用規則作為依據

想提高 code-reviewer 輸出品質，一個很有效的方法是要求它把 findings 連回規則：

Use code-reviewer and tie each finding to the closest rule in AGENTS.md or rules/.
If no rule applies clearly, mark the finding as lower confidence.

這能減少那種說得很像、但其實沒根據的評論，也更容易讓 review 結果被信任。

用 merge-bar 條件降低誤報

如果第一輪輸出太吵，可以把 prompt 收得更緊：

• 只列出會影響 production 的問題
• 把 blockers 和 suggestions 分開
• 排除純 style comments
• 要求提供具體修正路徑

這樣比較容易推動團隊採用，因為 reviewer 可以很快把輸出轉成實際行動。

第一輪 review 後要迭代，不要只說「再看一次」

第二輪最有效的 prompt 通常不是「review again」，而是：

Re-run code-reviewer on the updated diff.
Check whether the previous high-severity findings are actually resolved.
Then look for any newly introduced correctness or maintainability issues caused by the fixes.

這樣比較能抓到「修掉舊問題，卻引入新問題」的情況。

如果團隊真的採用 code-reviewer，再謹慎擴充規則

如果 code-reviewer 逐漸成為你們 workflow 的一部分，最有用的改進方式，通常是在同樣風格下新增更多 rule files，例如：

• auth and authorization checks
• secrets handling
• CSRF/session safety
• caching misuse
• async/concurrency issues
• test coverage expectations

請維持同樣的結構：為什麼重要、bad example、good example、impact level。這樣才能在擴大覆蓋範圍的同時，保留這個 skill 原本的清楚與可用性。