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本地 agent 的 ragbase 远程客户端：直接查云端知识库（语义检索 / 列文档 / 翻 chunk）、嫁接已有 session 的执行成果，以及向已有 session 派发任务（dispatch）。
L1 本地静态分析。调用 Checkstyle/PMD/SpotBugs/Detekt/Ruff/Bandit/Semgrep/cppcheck/clang-tidy 等工具链对代码做客观检测，输出 CodeEvidence JSON。支持 git diff、指定路径、--all 全量扫描三档。 触发词：静态分析、lint、跑检查工具、scan code、全量扫描、run linter、检查代码规范、安全扫描、跑 semgrep、检查漏洞、从头审、全分支审。 不触发：当用户说"review this PR"/"review before merge"/"is this safe?"时，走 code-review skill（LLM 主观审查）。 适用：需要对照需求文档/知识库的深度审核 → 先本地 L1 全量出 CodeEvidence → 上传云端 L2（详见 references/cloud-api-reference.md 的 "全量 + L2 组合"）。 与 code-review 的关系：code-review = LLM 主观评审（含 diff/全分支三种场景），static-analysis = 工具客观检测（需安装工具）。两者互补，可串联使用。
企业级代码审核核心。对照需求文档/设计文档/编码规范/Bug 历史做 L2 理解性审核。 不做静态检查（那是各语言 Skill D1-D10 的事），只做需要 LLM + 知识库才能做到的深度审核。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | mypy |
| description | Python 类型检查，检测类型不匹配/缺失注解/不兼容赋值，PEP 484 参考实现 |
| execution_mode | sandbox |
| metadata | {"language":"python","upstream":{"repo":"https://github.com/python/mypy","stars":19000,"since":2012,"license":"MIT","latest":"1.15.x (2026)","rules":"50+ 错误码","pypi_downloads":"50M+/月","backed_by":"Python 官方（PEP 484 参考实现）","contributors":700,"release_cadence":"月更","integrations":["pip","pre-commit","VSCode","IntelliJ","MegaLinter","reviewdog"]},"rating":{"community":"5/5","rules_richness":"4/5","speed":"3/5","accuracy":"5/5","integration":"4/5","overall":"4.2/5 ⭐⭐⭐⭐"}} |
| 检查范围 | 检查内容 | 错误码示例 |
|---|---|---|
| 类型不匹配 | 函数参数/返回值类型错误 | arg-type, return-value |
| 缺失注解 | 未注解的函数定义 | no-untyped-def |
| 不兼容赋值 | 变量赋值类型不匹配 | assignment |
| 不可达代码 | 类型系统推断出的死代码 | unreachable |
| 导入错误 | 缺失类型存根 | import-untyped |
| None 安全 | Optional 未检查直接使用 | union-attr |
CLI: mypy src/ --no-color --show-error-codes --show-column-numbers
JSON: mypy src/ --output json（mypy >= 1.10）
严格模式: mypy src/ --strict --ignore-missing-imports
现有库: pip install mypy（python/mypy，19K stars）。Python 官方 PEP 484 参考实现。支持 JSON 输出、增量检查、daemon 模式（dmypy）。reviewdog 有 reviewdog/action-mypy 直接桥接。MegaLinter 已内置。