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Procedural code review rules with high-impact security and maintainability patterns.
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| name | code-review |
| description | Procedural code review rules with high-impact security and maintainability patterns. |
高质量代码 Review 指南，涵盖安全性、性能及可维护性。
/code-review-full/code-review-full
请审查以下用户登录代码，重点关注安全性和错误处理：
[粘贴代码]
graph TD
A[代码提交] --> B[自动检查]
B --> C{通过?}
C -->|否| D[修复问题]
D --> B
C -->|是| E[人工审查]
E --> F{通过?}
F -->|否| G[反馈修改]
G --> D
F -->|是| H[合并代码]
style A fill:#e1f5ff
style H fill:#c8e6c9
Q: 审查应该多详细? A: 根据代码重要性和风险级别调整。核心代码需要更详细的审查，辅助代码可适当简化
Q: 如何处理审查意见冲突? A: 优先考虑安全性、正确性问题。风格问题遵循团队规范，必要时进行团队讨论
Q: 审查耗时太长怎么办?
A: 使用快速检查模式 (/code-review-quick)，分批审查，或设置审查时间上限
Q: 如何提高审查效率? A: 建立审查清单，使用自动化工具（linter、静态分析），专注关键问题
⚠️ Prompt-as-Code (v5.0): 触发指令已迁移至 metadata.json。支持：
/code-review-full - 完整代码审查/code-review-quick - 快速检查/code-review-security - 专注安全审查为确保 AI 工具能够有效使用技能，发挥最大作用，我们制定了以下核心原则：
文档是技能使用的基础，完整准确的文档能够显著提升 AI 工具的使用效果。定期更新文档不仅能反映最新的流程变化，还能防止未来出现错误。
深入而广泛地分析代码库是确保技能有效性的关键。通过系统性分析，可以发现潜在问题，优化技能实现，提升 AI 工具的使用体验。
validate-skill.py 验证技能文件结构lint-rules.py 检查规则文件的完整性test-skill.py 测试技能的功能和性能不同 AI 工具具有不同的特性和使用方式，为每个工具提供特定的操作步骤能够显著提升使用效果。通过创建工具特定的文件，可以确保用户能够根据使用的工具获取最适合的操作指南。
为每个 AI 工具创建专门的操作指南文件：
通过遵循以上原则和实施建议，我们可以确保 AI 工具能够有效使用技能，发挥最大作用，为用户提供高质量的服务。