重要前提
安装AI Skills的关键前提是:必须科学上网,且开启TUN模式,这一点至关重要,直接决定安装能否顺利完成,在此郑重提醒三遍:科学上网,科学上网,科学上网。查看完整安装教程 →
review-codebase by nesnilnehc/ai-cortex
npx skills add https://github.com/nesnilnehc/ai-cortex --skill review-codebase从高级全栈和生产代码审查 的角度来看,审查给定范围 (单个文件、目录或整个存储库)的当前状态:架构、设计、技术债务、模式和整体质量。不依赖于 git diff。补充 review-code:review-code 重点关注当前更改 (影响、回归、兼容性、副作用);该技能侧重于给定范围的当前状态 。
首要目标 :生成结构化代码质量报告,涵盖给定范围(文件、目录或存储库)的架构、设计、技术债务、模式和整体质量。
成功标准 (必须满足所有要求):
验收 测试:报告是否涵盖了所有六个审查维度以及特定文件:给定范围的行引用和可操作的建议,而不依赖于 git diff?
本技能负责 :
本技能不负责 :
广告位招租
在这里展示您的产品或服务
触达数万 AI 开发者,精准高效
review-dotnet、review-java、review-go 等)转交点 :审查完成后,将结果交给“审查代码”进行聚合,或交给用户决定下一步(重构、规划、文档化)。
何时使用 :当用户想要查看给定的路径、目录或存储库 时,而不是“仅当前差异”。要仅审查本地更改,请使用 review-diff。要进行完整的精心策划的审核,请使用 review-code。
范围 :此技能侧重于给定范围的当前状态 (架构、设计、技术债务),不依赖于 diff。它补充了“审查代码”(精心安排)。 Skills.sh 选项(例如“code-review-excellence”)更为通用;这项技能强调界限、模式和整体素质。
这项技能着眼于完整的实现和整体的位置 ,而不是“这个差异”。
默认值(确认或选择;避免自由文本):
| 项目 | 默认 | 何时偏离 |
|---|---|---|
| 路径 | 回购根目录 | Offer: [Repo root] [当前文件目录] [列出要选择的顶级目录];用户选择。 |
| 范围大 | 按层 (按模块/目录输出) | 用户可以选择优先级子集 (例如从顶级目录中选择)。 |
运行前确认 : (1) 查看存储库根目录? [默认] 或用户从选项中选择路径。 (2) 如果范围很大,则使用默认的“按层”或用户从提供的列表中选择优先级子集。
不要做这些 (其他技能可以处理它们):
review-diff 进行仅 diff 范围何时停止并交接 :
review-diff该报告是否涵盖了所有六个审查维度以及特定文件:行引用和给定范围的可行建议,而不依赖于 git diff?
src/auth/;查看其下的所有相关代码。pkg/validator/validator.go。当此技能产生评论时,它遵循此契约,以便可以将结果与其他原子技能聚合(例如通过 review-code):
| 元素 | 要求 |
|---|---|
| 范围 | 用户指定的路径;范围内的完整代码;不受差异约束。 |
| 调查结果格式 | 每个发现必须包括位置 (path/to/file.ext 或 file:line)、类别 (此技能的范围)、严重性 (严重 |
| 每个文件/模块 | 标题、列表、参考文献(文件:行)。 |
| 维度 | 架构和边界; 设计模式和一致性;技术债务和可维护性;跨模块依赖和耦合;安全性和性能;具体建议。 |
| 范围大 | 按层输出或商定优先级子集;避免浅通过。 |
与聚合兼容的示例查找:
- **Location**: `pkg/auth/service.go:31`
- **Category**: scope
- **Severity**: major
- **Title**: Module boundary unclear; auth logic mixed with HTTP handling
- **Description**: Controller contains validation and token logic; hard to test and reuse.
- **Suggestion**: Extract auth logic into a dedicated service; keep controller thin.
Weekly Installs
50
Repository
GitHub Stars
6
First Seen
Feb 6, 2026
Security Audits
Installed on
codex50
opencode49
github-copilot48
gemini-cli48
amp47
kimi-cli47
AI界面设计评审工具 - 全面评估UI/UX设计质量、检测AI生成痕迹与优化用户体验
58,500 周安装