前言¶

合併前做一次代碼評審，常見做法是人工對着 diff 掃一遍，再對照需求或設計文檔覈對業務是否對齊。文檔在 Confluence、Word 或倉庫外的 ./review/ 裏，diff 在 Git 裏，兩邊來回切換，容易漏掉邊界條件、併發或安全相關的問題。下面介紹 SkillHub 上的「代碼評審」Skill：在 Agent 裏用自然語言觸發後，會主動讀設計文檔、比對當前分支與 Master 的差異，並按固定維度輸出評審報告。

這是什麼¶

「代碼評審」是社區發佈者 user_c19c8ed5 在 SkillHub 上架的 Agent Skill，座標爲 @user_c19c8ed5/awesome-code-review，當前版本 1.0.0，分類爲 dev-programming，來源標註爲 community。頁面標籤標明 requires_api_key=false，安裝本 Skill 本身不依賴額外 API Key。

它面向「要做深度 CR、又希望報告結構統一」的場景：不只列變更文件，還會結合倉庫內 ./review/ 下的需求文檔，以及當前分支相對 Master 的 Git 差異，從業務邏輯、架構與安全、併發與性能等角度給出結構化結論，並明確參照《阿里巴巴 Java 開發手冊》的評審口徑（Skill 簡介中的表述）。

核心功能¶

以下能力均來自 SkillHub 官方簡介與頁面說明，未在資料中出現的細節不展開。

1. 觸發方式
   當用戶提出「代碼 Review」「CR」、評審代碼、分析分支差異、查看變更等意圖時，Skill 會被選用。

2. 讀取設計 / 需求文檔
   會主動加載項目根目錄下 ./review/ 中的文檔，支持 .docx 與 .md 等格式（以簡介爲準）。

3. Git 分支比對
   分析當前分支與 Master 之間的差異，作爲評審輸入。

4. 深度評審維度
   在簡介中承諾覆蓋：業務邏輯、架構與安全、併發與性能；評審規範對齊《阿里巴巴 Java 開發手冊》。

5. 輸出形態
   生成結構化評審報告，便於歸檔或貼進 MR/PR 討論。

安裝與啓用¶

SkillHub 提供兩種常見安裝路徑：把安裝說明交給 AI 執行，或使用 skillhub CLI 安裝到當前 Agent 的 skills 目錄。安裝時必須用 --dir 指向當前客戶端識別的 skills 目錄，否則默認落在 ./skills/ 可能不會被 Agent 加載。

方式一：提示詞交給 AI¶

將下面這句話發給支持 SkillHub 安裝流程的 AI（安裝步驟以官方文檔爲準）：

請根據 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安裝 `@user_c19c8ed5/awesome-code-review`。

方式二：skillhub CLI¶

先確認本機是否已安裝 CLI（摘自 SkillHub 安裝文檔）：

command -v skillhub && skillhub --version

未安裝時可按官方文檔執行完整安裝或僅安裝 CLI；裝好後安裝本 Skill，並把 --dir 換成你當前環境的路徑。例如 Cursor 常用目錄爲 ~/.cursor/skills/：

skillhub install @user_c19c8ed5/awesome-code-review --dir ~/.cursor/skills/

同一文檔還列出 Claude Code（~/.claude/skills/）、Codex（~/.codex/skills/ 或項目下 .agents/skills/）等路徑；其他客戶端按文檔中的「常用 AI Client 的 Skills 路徑」自行對應。安裝後若 Agent 未立刻識別新 Skill，可按客戶端要求重啓或刷新技能列表。

典型用法¶

資料中沒有單獨的「一鍵示例倉庫」，但簡介中的工作流可以按步驟復現。

1. 準備需求文檔
   在倉庫根目錄創建 review/，放入與本次變更相關的 .md 或 .docx 需求、設計說明。

2. 在功能分支上開發
   確保本地 Git 倉庫存在 Master 基準分支，當前工作在待評審的功能分支上。

3. 在 Agent 中發起評審
   用自然語言說明意圖即可，例如：

   請對當前分支做代碼 CR，對比 Master，結合 review 目錄下的需求文檔輸出結構化評審報告。

4. 閱讀報告
   根據報告中的業務邏輯、架構安全、併發性能等條目，回到代碼中修改或補充測試，再按需重複評審。

適用場景與注意¶

適合誰

• Java 或遵循《阿里巴巴 Java 開發手冊》規範的後端團隊，希望在 MR 前多一層「文檔 + diff」聯動的檢查。
• 已在 Cursor、Claude Code、Codex 等支持 Skills 的環境裏做日常開發，希望用同一套話術觸發 CR。

使用上需要注意

• 評審質量依賴 ./review/ 文檔是否完整、Git 與 Master 的對比是否反映真實合入範圍；文檔缺失或分支基準不對，結論可能偏空或偏題。
• Skill 爲社區來源（community），具體檢查項與報告模板以安裝後的 SKILL.md 爲準；本文僅歸納 SkillHub 頁面上的公開描述。
• SkillHub 頁面統計（截至抓取）：評分 100000，下載 2130；與第三方轉載的其它數字不一致時，以 SkillHub 爲準。

結尾¶

「代碼評審」把需求文檔目錄、Master 分支 diff 和結構化報告串成一條 Agent 工作流，適合在合入前做一輪有章法的 CR。安裝與座標以 SkillHub 爲準：

• 技能頁：https://www.skillhub.cn/skills/user_c19c8ed5/awesome-code-review
• API 條目：https://api.skillhub.cn/user_c19c8ed5/awesome-code-review