code-reviewer

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name: code-reviewer description: Comprehensive code review checking quality, security, and best practices. Triggers: CR, review, 審查, 檢查, check, 看一下, PR, code review, 品質, inspect, 檢視, 看看, 幫看, lint, quality check, 品質檢查, pull request, merge request, MR, diff, 程式碼審查. version: 2.2.0 category: quality compatibility:

• claude-code
• github-copilot
• vscode
• codex-cli dependencies:
• ddd-architect
• code-refactor allowed-tools:
• read_file
• grep_search
• semantic_search
• get_errors
• list_code_usages
• run_in_terminal

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程式碼審查技能

描述

對程式碼進行全面審查，檢查品質、安全性、效能和最佳實踐。

觸發條件

• 「review 這段程式碼」「CR」「審查」
• 「檢查程式碼」「看一下」「幫看」
• 「code review」「PR review」

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🔧 操作步驟

Step 1: 確定審查範圍

詢問或推斷審查目標：

• 特定檔案：read_file("path/to/file.py")
• 整個目錄：grep_search 取得概覽
• 特定功能：semantic_search("功能名稱")
• 最近變更：get_changed_files()

Step 2: 執行靜態分析（Python 專案）

# Ruff - 快速 linter (取代 flake8 + isort + pyupgrade)
uv run ruff check src/ --output-format=concise

# Mypy - 型別檢查
uv run mypy src/ --ignore-missing-imports

# Bandit - 安全性檢查
uv run bandit -r src/ -ll

# Vulture - 死碼偵測
uv run vulture src/ --min-confidence 80

Step 3: 審查程式碼品質

檢查項目	標準	工具輔助
命名清晰度	名稱應描述用途	人工審查
函數長度	< 50 行	grep_search
類別大小	< 300 行	grep_search
複雜度	McCabe < 10	ruff --select=C901
DRY 原則	無重複程式碼	semantic_search
SOLID 原則	單一職責等	人工審查

Step 4: 審查安全性

風險類型	檢查方式	嚴重程度
SQL 注入	搜尋 raw SQL	🔴 Critical
XSS	搜尋未轉義輸出	🔴 Critical
硬編碼密碼	grep "password|secret|key"	🔴 Critical
路徑遍歷	搜尋未驗證路徑	🟠 High
日誌洩漏	搜尋敏感資料輸出	🟡 Medium

Step 5: 審查效能

問題類型	偵測方式
N+1 查詢	搜尋迴圈內的 DB 呼叫
無謂迴圈	審查巢狀迴圈
記憶體洩漏	檢查資源釋放
阻塞操作	審查 I/O 操作

Step 6: 審查 DDD 架構

參考 ddd-architect 規則：

• Domain 層是否有外部依賴？
• Repository Interface 是否在 Domain 層？
• Application 層是否過度膨脹？

Step 7: 產生審查報告

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📊 審查報告格式

# 程式碼審查報告

📁 審查範圍：`src/domain/`, `src/application/`
📅 日期：2026-01-15
👤 審查者：AI Assistant

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## 📈 總覽

| 指標 | 分數 | 說明 |
| ---- | ---- | ---- |
| 品質 | 8/10 | 命名清晰，部分函數過長 |
| 安全 | 9/10 | 無明顯漏洞 |
| 效能 | 7/10 | 存在 N+1 查詢風險 |
| 架構 | 8/10 | 符合 DDD，但有小違規 |

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## ✅ 優點

1. **清晰的領域模型**：User entity 封裝良好
2. **完整的錯誤處理**：使用自定義例外
3. **良好的測試覆蓋**：核心邏輯有單元測試

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## ⚠️ 問題發現

### 🔴 Critical (必須修復)

#### 1. SQL 注入風險
- **位置**：[user_repository.py](src/infrastructure/repositories/user_repository.py#L45)
- **問題**：使用字串拼接建立 SQL
- **建議**：使用參數化查詢

```python
# ❌ 現有
query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{name}'"

# ✅ 建議
query = "SELECT * FROM users WHERE name = ?"
cursor.execute(query, (name,))

🟠 High (應該修復)

2. 函數過長

• 位置：auth_service.py
• 問題：authenticate() 函數 65 行
• 建議：拆分為多個私有方法

🟡 Medium (建議改進)

3. 缺少型別標註

• 位置：多處
• 建議：為公開 API 新增型別標註

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📋 改進清單

• 修復 SQL 注入問題 (Critical)
• 重構 authenticate() 函數 (High)
• 新增型別標註 (Medium)
• 補充單元測試 (Low)

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## 🔄 與其他 Skills 整合

| Skill | 整合方式 |
| ----- | -------- |
| `code-refactor` | 發現問題後調用進行重構 |
| `security-reviewer` | 深入安全審查時調用 |
| `test-generator` | 發現測試不足時調用 |
| `ddd-architect` | 架構違規時參考 |

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## ⚠️ 注意事項

1. **避免過度批評**：指出問題同時肯定優點
2. **提供具體建議**：不只說「這裡有問題」，要說「建議這樣改」
3. **標註嚴重程度**：區分 Critical/High/Medium/Low
4. **考慮上下文**：原型專案和生產專案標準不同
5. **可操作性**：每個問題應有明確的修復方向