AC code-review
Многомерный аудит кода с использованием структурированного делегирования суб-агентам. Используется при проверке релиза GitHub, PR или кодовой базы. Систематически проверяет безопасность, безопасность параллелизма/конечных автоматов, UX/логику реализации, качество тестов и простоту/избыточность проектирования. Запускает параллельные суб-агенты для глубокой проверки с перекрестной проверкой критических находок по принципу "четырех глаз". Синтезирует результаты в матрицу приоритетов: подтверждено/критично-низкий. Триггерные фразы: review this release, audit this codebase, check this PR for issues, 代码审查, review 代码, 审查这个版本, /deep-code-review, /code-review, /review-code
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-dimensional code audit using structured subagent delegation. Use…»
Multi-dimensional code audit using structured subagent delegation. Use when reviewing a GitHub release, PR, or codebase. Systematically inspects security, concurrency/state-machine safety, UX/implementation logic, test quality, and simplicity/over-engineering. Spawns parallel subagents for deep verification with Four-Eyes cross-validation on critical findings. Synthesizes findings into a Confirmed/Critical-to-Low priority matrix. Trigger phrases: review this release, audit this codebase, check this PR for issues, 代码审查, review 代码, 审查这个版本, /deep-code-review, /code-review, /review-code
Многомерный аудит кода с использованием структурированного делегирования суб-агентам.
Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (code-review) не совпадает с папкой (deep-code-review)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
- 100Шаги. Шагов: 54
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2412 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 589 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.