“code review”相关技能

code-review 是一套用于代码变更在提交和部署前的强制性审查工作流。它帮助团队执行结构化的 /code-review 步骤，选择合适的 engine，并获得可执行的反馈，而不是泛泛的通过结论。非常适合用于合并前检查、发布候选版本，以及高风险重构。

requesting-code-review 是一个轻量级工作流，用于在合适的时机分派 `superpowers:code-reviewer` 子代理，并附上清晰的 git diff、需求说明和变更摘要，让代码评审在合并前产出可执行、按严重级别排序的反馈。

code-review-excellence 可帮助智能体在 pull request、导师辅导和团队评审规范等场景中产出更清晰、更具建设性的代码评审，提升问题优先级判断、评审语气把控与可执行反馈质量。

code-review 是一项由 CodeRabbit 提供支持的 AI 技能，用于审查已变更代码、PR、已暂存提交和 diff 范围。它能帮助发现 bug、安全问题和质量风险，并按严重程度归类结果，方便 agent 快速处理。适合需要结构化代码审查，而不是泛泛点评的场景。

receiving-code-review 可帮助你在改代码前先核实 PR 反馈。你可以用它复述 review 评论、对照代码库逐条验证、就不清楚的意见发起澄清，并在建议不适用时合理提出异议。

code-review-and-quality 是一项用于合并前评审的结构化技能，重点检查正确性、可读性、架构、安全性和性能。你可以从父仓库安装，阅读 `skills/code-review-and-quality/SKILL.md`，并结合 diff、任务上下文和测试结果使用，以支持更可靠的评审判断。

flutter-dart-code-review 是一个与库无关的 Flutter 和 Dart 代码审查清单，覆盖架构、Widget 质量、状态管理、性能、可访问性、安全性和整洁代码。它可作为结构化的 flutter-dart-code-review Code Review 指南，适用于 BLoC、Riverpod、Provider、GetX、MobX、Signals 或自定义模式。

code-reviewer 技能用于引导结构化的 PR 与 diff 审查，覆盖正确性、安全性、性能、测试与可维护性，并结合仓库参考资料和 checklist 脚本，让 Code Review 更一致、更可执行。

plan-eng-review 是一款交互式工程计划评审技能，帮助你在开始编码前，把架构、数据流、边界情况、测试覆盖、性能和上线风险逐一锁定。 当你已经有设计文档或实现计划，并希望得到比通用 review 提示更有针对性的反馈时，适合使用 plan-eng-review 技能。

用于预上线 PR review 的 review skill。可用来将 diff 与 base branch 对比，检查 SQL 安全、信任边界问题、shell 注入、enum 完整性以及其他结构性风险。适合需要一份 review 指南的场景，帮助 agent 更快识别真实缺陷，减少通用提示词带来的猜测成本。

github-pr-review 是一项用于 GitHub PR 审查的 skill，可收集行内评论、PR 级别的 review 正文和回复，并按严重程度整理反馈，帮助你优先修复阻塞项。可用于处理 PR 评论、回复审查者，并通过针对性提交和线程回复更新分支。它适用于带身份验证的 GitHub CLI 工作流中的 github-pr-review 指南。

autofix 可安全地将 CodeRabbit 的 PR review thread 反馈转化为当前 GitHub 分支上的已验证代码改动。当你需要面向分支、支持明确审批的 CodeRabbit Code Review 工作流，而不是一个通用的按提示修修补补工具时，就该使用这个 autofix skill。它会检查仓库状态、读取可信指令，并且只应用经过验证的修复。

differential-review 是一项面向安全的代码审查技能，适用于 PR、commit 和 diff。它结合基线历史、影响范围、测试覆盖率和结构化报告，帮助发现认证、加密、外部调用以及其他高风险路径中的回归问题。需要有证据支撑的结论时，可将 differential-review 用于 Code Review。

critique 是一款仅出报告的审查技能，使用多个专门裁判、辩论和共识机制来评估已完成的工作。它可用于 Code Review 中的 critique，以及在合并前检查正确性、质量和遗漏问题。将 critique 安装到 NeoLabHQ context-engineering-kit 中，并结合文件路径、提交记录或上下文使用。

code-reviewer 是一款用于结构化代码审查的 AI skill，遵循严格的审查顺序：security、performance、correctness、maintainability。它通过规则文件检查 SQL injection、XSS、N+1 queries、error handling、naming 和 type hints，让 PR 审查比通用 review prompt 更一致、更有章法。

gemini-review 是一款由 Gemini 驱动的代码审查技能，面向大型仓库和 PR。它使用 Gemini 2.5 Pro 和 1M token 上下文进行审查，从而减少分块、提升跨文件推理能力，并提供更适合 CI/CD 的反馈。

codex-review 是一个面向 OpenAI Codex CLI 代码审查的 GitHub 技能，结合 GPT-5.2-Codex 使用。它通过结构化发现、GitHub 原生审查流程以及适合 CI/CD 的使用方式，帮助团队发现 bug、安全问题和代码质量隐患。

subagent-driven-development 是一项用于执行实现计划的技能：为每个任务分配一个全新的 subagent，然后对每项结果进行两轮评审——先检查是否符合 spec，再评估代码质量。它内置了 implementer、spec reviewer 和 code quality reviewer 的提示词模板。

icpg 通过 ReasonNodes、正式契约和漂移检测，为代码理解增加一层“为什么”。当你在改代码前需要先弄清意图、归属和风险背景时，可用于代码评审、重构和任务前分析。

python-anti-patterns 是一份面向 Python 代码审查的检查清单，用于在合并前、重构中或调试时，提前发现分散重试、超时逻辑重复、隐藏复杂度等脆弱模式。

spec-to-code-compliance 用于核对代码是否与书面规范完全一致，适合区块链审计和 Compliance Review。使用 spec-to-code-compliance 技能，可以对照白皮书、设计文档和实现代码，找出缺失的行为，并标记未说明或存在偏差的逻辑。

python-code-style 用于处理 Python 格式化、lint、命名规范、类型提示和 docstring。适合用于 pull request 审查、统一团队编码约定，以及在 `pyproject.toml` 中配置 ruff、mypy 或 pyright 的使用规范。

subagent-driven-development 帮助你把实现计划拆分为独立任务，为每个任务派发一个全新的 subagent，并在各步骤之间审查结果。它适用于需要通过 agent 编排来更快交付、同时保留质量关卡的场景，尤其是 3 个及以上彼此独立的问题、bug 修复、功能切片或仓库清理。

code-reviewer 是一款轻量级的 Code Review 技能，可将代码或 diff 转换为结构化报告，覆盖 security、performance、best practices、严重级别、受影响的行或区段、修复建议，以及整体质量评分。

ai-first-engineering 是一种简洁的运营模型，适用于大量实现工作由 AI agent 生成的团队。它帮助团队为规划、架构、评审和测试建立 Agent Standards，并提供安装、使用以及适用场景的指引。

codex 是一个用于代码审查、对抗式挑战和咨询工作流的 OpenAI Codex CLI 封装技能。使用 `codex review` 做通过/失败式审查门禁，使用 `codex challenge` 对想法进行压力测试，并让 codex 在保留会话连续性的前提下继续推理、给出追问式分析。它最适合你手头有 diff 或明确问题的场景。

smart-explore 是一项面向代码结构探索的技能，会先用 `smart_search`、`smart_outline` 和 `smart_unfold` 对代码库建立结构化认知，再决定是否读取完整文件。它适合代码导航、定向调试，以及在具备 MCP 工具支持时用于 Code Review 场景下的 smart-explore。

shellcheck-configuration 可帮助你安装 ShellCheck、优化 `.shellcheckrc`，并在 bash、sh、dash 和 ksh 项目中为 CI 与 Code Review 落地 lint 策略。

multi-reviewer-patterns 可帮助智能体并行开展安全、性能、架构、测试与可访问性等多维度代码评审，去重问题、校准严重级别，并最终输出一份整合报告。内容涵盖安装背景、关键文件与实用使用建议。

java-coding-standards 技能为 Spring Boot 服务中的 Java 17+ 提供实用指南，涵盖命名、不可变性、Optional、streams、异常、generics 和包结构布局，帮助你编写更易读、易维护的代码。适用于编码、重构，以及用于 Code Review 的 java-coding-standards。

lesson-learned 会分析 Git diff 和近期提交，从真实代码变更中提炼软件工程经验。它会先加载 `se-principles.md`，再把变更映射到 SRP、DRY、KISS 等原则上，很适合用于复盘、PR 学习记录和 Code Review 后续总结。

investigate 技能用于指导对故障、偶发性问题或异常行为进行系统化排查和根因分析。适用于代码评审、事故分诊、缺陷修复，以及“昨天还好好的”这类场景——当你需要先拿到证据再改代码时，它尤其有用。它遵循四阶段工作流：investigate、analyze、hypothesize、implement。

commit-hygiene 技能帮助你把 Git 工作保持为原子化、可评审、且易于回滚的变更。它适用于确定 commit 边界、控制 PR 大小，以及判断是否需要 stacked PR。当变更集不断变大时，它是一份实用的 commit-hygiene 指南，可用于 Git 工作流。

frontend-design-review 是一个 GitHub skill，用于评审前端 UI 工作，并从零构建有辨识度、可直接用于生产的界面。它可以帮助判断设计系统是否一致、可访问性是否达标、视觉质量是否过关，以及一个界面是显得通用，还是具有明确设计意图。适用于 PR 评审、组件评审，以及用于 UI Design 的 frontend-design-review。

repo-scan 是一款跨技术栈的源码审计技能，可对文件进行分类、识别内嵌的第三方库，并帮助你判断哪些是核心代码、重复代码或无用负担。它适用于 repo-scan 代码审查、遗留系统迁移和重构规划。技能中提供了 repo-scan 安装与 repo-scan 使用指引。

naming-analyzer 可用于代码审查与重构，检查变量、函数、类、文件、数据库字段和 API 命名，标记含糊或易误导的标识符，并结合命名规范给出更清晰的替代建议。