前言¶
Code Review 是軟件開發裏繞不開的一環。自己寫的代碼，往往越看越順眼；同事提 PR 時，Reviewer 的反饋風格也因人而異——有人只盯安全，有人偏重可讀性，有人習慣隨手寫兩句「建議優化」就完事。把 AI 編程助手拉進審查流程之後，問題並沒有自動消失：模型可能泛泛而談，也可能每次輸出的格式都不一樣，團隊很難把審查結論沉澱下來。
如果你已經在用 Cursor、Claude Code 或 GitHub Copilot 這類 AI 編程工具，其實可以藉助 Agent Skill 機制，把「怎麼審、審什麼、怎麼輸出」寫進一份 SKILL.md，讓助手按固定流程幹活。今天要介紹的 code-review，就是 awesome-agent-skills 倉庫裏自帶的一個官方示例 Skill——結構簡單、跨平臺通用，非常適合作爲「第一個 Code Review Skill」來體驗。
這是什麼¶
code-review 是一個智能代碼審查 Skill，核心作用是：幫助 AI 評估代碼質量、識別潛在問題，並按統一格式給出改進建議。
它出自 GitHub 上的 JackyST0/awesome-agent-skills 項目。該倉庫專門收錄適用於 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Windsurf、OpenAI Codex 等工具的 Agent Skills，並在 examples/ 目錄下提供了 5 個可直接使用的示例模板，code-review 就是其中之一。Skill 採用 CC0-1.0 許可，可自由複製和修改。
與「隨口問一句幫我看看代碼」不同，這個 Skill 在 SKILL.md 裏寫死了觸發條件、審查步驟和輸出模板。安裝後，當你說「審查代碼」「檢查代碼質量」「找問題」「要改進建議」之類的話，AI 會按 Skill 定義的流程走，而不是隨意發揮。
核心功能與亮點¶
1. 明確的觸發場景¶
Skill 在 When to Use 一節中規定了四類典型請求：
- 審查代碼
- 檢查代碼質量
- 尋找代碼中的問題
- 請求代碼改進建議
中英文描述都有，便於在多語言環境下被 Agent 正確識別。
2. 五步審查流程¶
官方 SKILL.md 把審查過程拆成四個步驟（閱讀 → 檢查 → 建議 → 報告），檢查維度覆蓋：
| 維度 | 說明 |
|---|---|
| 語法錯誤 | 基礎正確性 |
| 邏輯問題 | 邊界條件、分支遺漏等 |
| 安全隱患 | 常見安全漏洞 |
| 性能問題 | 可優化的熱點 |
| 代碼風格 | 命名、格式、可讀性 |
這比「讓 AI 自由發揮」更可控，也更容易和團隊現有的 Review 規範對齊。
3. 標準化輸出報告¶
審查完成後，Skill 要求按固定 Markdown 模板輸出，包含：
- 概述（Summary）：一段話總結
- 發現的問題（Issues Found）：帶 checkbox 的問題清單
- 改進建議（Suggestions）：編號列表，每條可執行
- 評分（Score）：代碼質量、可讀性、可維護性三項，各 1–10 分
團隊可以把這份報告直接貼進 PR 評論，或作爲 Review 記錄的起點。
4. 跨平臺通用¶
Skill 基於通用的 SKILL.md 格式，同一份文件可以放到 Cursor、Claude Code、Copilot 等各平臺的 Skills 目錄中，無需爲每個工具單獨維護一套規則。
5. 自帶完整示例¶
官方文檔裏給了一個 Python 小函數的輸入輸出示例，方便你安裝後立刻驗證 Skill 是否生效。
安裝與啓用¶
平臺與目錄對照¶
根據 awesome-agent-skills 官方文檔，各平臺的 Skills 目錄如下：
| 平臺 | 全局目錄 | 項目目錄 |
|---|---|---|
| Cursor | ~/.cursor/skills/ |
.cursor/skills/ |
| Claude Code | ~/.claude/skills/ |
.claude/skills/ |
| GitHub Copilot | ~/.copilot/skills/ |
.github/skills/ |
| Windsurf | ~/.windsurf/skills/ |
.windsurf/skills/ |
| OpenAI Codex | ~/.codex/skills/ |
.codex/skills/ |
| OpenCode | ~/.config/opencode/skills/ |
.opencode/skills/ |
| OpenClaw | ~/.openclaw/skills/ |
skills/ |
全局目錄對所有項目生效；項目目錄僅對當前倉庫生效，且項目級 Skill 優先級更高，適合團隊把審查規範提交到 Git 共享。
方式一：一鍵安裝（推薦）¶
倉庫提供了安裝腳本，macOS / Linux 可直接執行：
# 交互式安裝
curl -sL https://raw.githubusercontent.com/JackyST0/awesome-agent-skills/main/install.sh | bash
# 非交互：僅安裝 code-review 到 Cursor
curl -sL https://raw.githubusercontent.com/JackyST0/awesome-agent-skills/main/install.sh | bash -s -- -p cursor -s code-review
-p 指定平臺（cursor、claude、copilot、windsurf、codex 等），-s 指定 Skill 名稱。Windows 用戶可使用 PowerShell 版安裝腳本：
irm https://raw.githubusercontent.com/JackyST0/awesome-agent-skills/main/install.ps1 | iex
方式二：手動安裝¶
git clone https://github.com/JackyST0/awesome-agent-skills.git
cp -r awesome-agent-skills/examples/code-review ~/.cursor/skills/
以 Cursor 爲例，安裝完成後目錄結構應類似：
~/.cursor/skills/code-review/
└── SKILL.md
方式三：項目級安裝（Git 子模塊）¶
若希望團隊共用同一套審查規範，可在項目根目錄執行：
mkdir -p .cursor/skills
cd .cursor/skills
git submodule add https://github.com/JackyST0/awesome-agent-skills.git
# 或只複製 examples/code-review 子目錄到 .cursor/skills/code-review
驗證安裝¶
ls ~/.cursor/skills/code-review/SKILL.md
在 AI 對話中嘗試：
請幫我審查這段代碼的質量
若 Skill 被正確加載，回覆應接近官方示例中的「代碼審查報告」結構，而不是一段無格式的自由文本。
典型用法示例¶
官方示例：審查 Python 函數¶
輸入代碼：
def calc(x,y):
return x+y
Skill 引導下的典型輸出結構：
## 代碼審查報告
### 概述
簡單的加法函數，存在命名和格式問題。
### 發現的問題
- [ ] 函數名 `calc` 不具描述性
- [ ] 缺少類型提示
- [ ] 缺少文檔字符串
- [ ] 運算符周圍缺少空格
### 改進建議
1. 將函數重命名爲 `add_numbers`
2. 添加類型提示：`def add_numbers(x: int, y: int) -> int:`
3. 添加 docstring 說明函數用途
4. 遵循 PEP 8 格式規範
### 評分
- 代碼質量: 6/10
- 可讀性: 7/10
- 可維護性: 5/10
實際使用中的幾種寫法¶
審查選中代碼或粘貼片段：
請審查下面這段代碼，重點看安全隱患和性能問題：
[粘貼代碼]
結合 PR / diff 場景：
這是本次改動的 diff，請按 code-review 格式輸出審查報告，並給出可維護性評分。
指定語言或規範：
請用 code-review skill 審查這段 Go 代碼，代碼風格按項目裏的 golangci-lint 配置來。
你可以在 fork 後的 SKILL.md 裏追加團隊專屬規則（例如必須檢查 SQL 注入、必須對照內部 API 規範），項目級 Skill 會覆蓋全局同名 Skill。
適用場景與注意事項¶
適合誰用¶
- 個人開發者：提交前讓 AI 按固定清單自檢，減少低級問題。
- 小團隊：把
SKILL.md放進倉庫，統一 Review 輸出格式。 - 剛接觸 Agent Skills 的讀者：code-review 只有一份
SKILL.md，沒有額外腳本依賴，適合理解 Skill 的基本結構後再擴展。
適合什麼場景¶
- 函數、模塊級別的局部審查
- 學習「好代碼」與「需改進代碼」的對照
- 作爲 PR Review 前的第一道 AI 預審
限制與注意¶
- 示例 Skill，非安全審計工具：官方定位是教學向示例，不能替代專業 SAST/DAST 或人工安全審計。
- 審查深度取決於模型與上下文：Skill 規定流程和格式，具體能發現多深的問題，仍與模型能力和提供的代碼上下文有關。
- 安裝後未生效時：檢查目錄名是否爲
code-review、SKILL.md是否存在、文件權限是否正常，必要時重啓 IDE。 - 與 parallel-code-review 等 Skill 的區別：社區裏還有並行多 Agent 審查類 Skill；code-review 是單 Agent、輕量、標準化的入門版，二者可按需求組合使用。
- 可自由定製：CC0 許可下可複製到
.cursor/skills/code-review/後修改「檢查維度」和「評分項」，使之貼合團隊規範。
小結¶
code-review 把「怎麼審代碼、怎麼寫報告」寫進一份通用的 SKILL.md，安裝到 Cursor、Claude Code、Copilot 等工具後即可按需觸發。它不追求替代人工 Review，而是給 AI 助手一條可重複、可沉澱的審查路徑——對想規範 AI 輔助 Code Review 流程的開發者來說，是一個零依賴、易上手的起點。
官方倉庫與 Skill 源碼：
- 項目主頁：https://github.com/JackyST0/awesome-agent-skills
- code-review 示例：https://github.com/JackyST0/awesome-agent-skills/tree/main/examples/code-review
- 使用指南：https://github.com/JackyST0/awesome-agent-skills/blob/main/docs/how-to-use.md
