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Code review skill specialized for tt-xla (Python + C++ PJRT plugin for Tenstorrent hardware). Covers C++ memory safety, PJRT API patterns, Python test standards, and project-specific conventions.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/tenstorrent/tt-xla --skill code-reviewerコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
Compare two nightly GitHub Actions runs and classify failures as new, persisting, or fixed
Fix transformers compatibility regressions in tt-xla and tt-forge-models after the pinned version was bumped. Called by the transformers-uplift CI orchestrator with a scope (api-check, model-test-uplifts, model-perf-uplift) and a captured failure context. Edits source-level only — no monkey-patching, no shims, no git operations.
Stash local changes, pull latest main, and display a structured commit summary. For tt_forge_models uplift commits, shows the affected models from the submodule log.
| name | code-reviewer |
| description | Code review skill specialized for tt-xla (Python + C++ PJRT plugin for Tenstorrent hardware). Covers C++ memory safety, PJRT API patterns, Python test standards, and project-specific conventions. |
Specialized code review toolkit for the tt-xla project: a PJRT-based backend that enables JAX and PyTorch/XLA on Tenstorrent AI hardware.
Languages: C++20, Python 3.12
Build: CMake + Ninja, Python setuptools (wheel packaging)
Formatting: clang-format (C++, style from .clang-format), black + isort (Python)
Testing: pytest with custom markers
Logging: loguru (C++), Python stdlib logging
CI: pre-commit hooks (black, clang-format, SPDX copyright, trailing whitespace, isort)
When invoked via /code-reviewer, Claude Code loads this file and the reference documents into context, then applies them to review the code. No external tools, containers, or scripts needed.
references/code_review_checklist.mdreferences/coding_standards.mdreferences/common_antipatterns.mdAll review focus areas, coding standards, and antipatterns are documented in the reference files below. Refer to these as the single source of truth during reviews:
references/code_review_checklist.md — Step-by-step review checklist (C++, Python, CMake, general)references/coding_standards.md — Project coding standards for C++ and Pythonreferences/common_antipatterns.md — Antipatterns specific to tt-xla with wrong/right examples