| name | reviewing-ai-generated-code |
| description | 深度 review 另一個 AI agent (Cursor, Copilot Agent, Gemini CLI, ChatGPT, 其他 Claude session 等) 或 AI-輔助同事完成的 code 變更，從 reviewer 角度驗證實作正確、能 work、品質達標。 觸發情境包含使用者說「同事用 AI 寫了 X，幫我 review」「另一個 AI 完成的，pull 下來看一下」 「幫我詳細 review 這個 branch / PR / commit」「我同事推了 code，幫我看」 「這是 Cursor / Copilot Agent 做的，幫我審查」「幫我 code review」、提到拉取一個分支或 PR 並要求審查、或附上與其他 AI 的對話紀錄、task spec 並要求驗證實作的場景。 重點是 AI agent 寫的 code 有特定失敗模式 (hallucinated APIs、silent fallback、表面合理但實際錯誤、 testing theater、spec drift、over-engineering)，這些跟人類寫的 code 不一樣，要用對應的方法檢查。 這個 skill 是 *reviewer 視角*——不是請別人 review 自己的 code (那是 requesting-code-review)， 也不是處理收到的 review (receiving-code-review)。 Leon 收到同事 push 上來的 AI-輔助 commit / PR 並請你 review 時，請主動使用此 skill，即使他沒 明確要求。
|
Reviewing AI-Generated Code
這個 skill 處理一個越來越常見的情境：使用者的同事（或他自己另一個 session）讓某個 AI agent
——Cursor、Copilot Agent、Gemini CLI、ChatGPT、另一個 Claude——寫或改了 code，現在這份變更
擺在你面前要你 review。你的工作是確認這份變更實際上做到了它聲稱做到的事，能在 production
跑，而且品質可以接受。
為什麽需要這個 skill
AI 寫出來的 code 跟人類寫的有不同的失敗分布。資深工程師寫出來的 code 可能醜但會 work；AI agent
寫出來的 code 經常長得很漂亮但不 work——命名好、結構乾淨、註解齊全、testing 完整，仔細看
才發現呼叫了不存在的 API、或測試其實沒測到該測的東西、或實作只覆蓋了一半 case。
所以不能用美感、命名、test 通過就相信變更是好的，必須驗證行爲。這個 skill 把對 AI-generated
code 該怎麽 review 的流程系統化，並列出 AI 特有的失敗模式，讓你不會漏掉。
心態：diff 是「待驗證的聲明」
把每一塊 diff 當成是「作者聲稱他做了 X」的 claim，你的工作是驗證這個 claim 是否屬實。
這跟 review 人類同事的 code 有本質差別——人類同事大致知道自己在改什麽，AI agent 經常不知道
自己 hallucinate 了東西、不知道測試是不是真的有測、不知道某個 branch 是否會跑到。
具體來說，不要假設：
- 「commit message 說修了 bug X」⇒ bug X 真的被修了
- 「tests pass」⇒ code 是對的（只代表 AI 寫的 test 通過了 AI 寫的 code）
- 「import 了
foo.bar」⇒ foo.bar 真的存在
- 「有 try/except」⇒ 錯誤處理是對的（很可能是吞掉錯誤）
- 「看起來像同類 PR 在 codebase 的其他地方那樣寫」⇒ 邏輯正確
AI agent 常見的失敗模式
以下是要特別注意的模式。詳細範例與識別方法見 references/ai-failure-patterns.md，
在你開始逐行檢查前先讀一次該檔。
- Hallucinated APIs / symbols：呼叫了「假如 library 結構合理應該存在」但實際不存在的
method、import 了不存在的 module、傳了不存在的 keyword argument。
- 看似合理但跑不到的 control flow：永遠 true / false 的條件、漏掉的
await、
side-effect 後才 return 的順序錯誤、被 short-circuit 的 branch。
- Silent fallback / 過度寬鬆的 exception handling：
except Exception: pass、
except: return None、except: return []，把任務要回報的錯誤吞掉。
- Mock 偽裝成 real：函數 body 回傳寫死的值，docstring 卻說它查資料庫；部分實作標 TODO
或乾脆省略；用
NotImplementedError 但 caller 沒處理。
- Testing theater（測試裝樣子）：
assert True、assert result is not None 不檢查內容、
test 名稱說 test X 但 body 在 test Y、test 輸入走的 code path 跟 real call site 不一樣、
mock 把要測的東西也 mock 掉。
- Spec drift（規格漂移）：實作了「跟使用者要求的類似」的東西，但不是真正要求的。
常發生在跟 AI 多輪對話後，某個早期 constraint 被遺忘。
- Over-engineering：單一 caller 卻拉 abstract base class、factory 只 return 一種具體型別、
依賴注入沒有 alternative implementation、feature flag 只有一個分支。
- Comment-as-implementation：用 comment 描述「程式碼做了什麽」來代替正確地做；或在顯而易見
的地方堆滿 comment；保留
// removed X 的死碼標記。
- 未經請求的 backward compat / dead code：加了相容層、
_legacy wrapper、留下不再使用的
舊路徑，task 沒要求他做這些。
- Build / type check pass ≠ 行爲正確：尤其在 typed language 中，型別對了不代表邏輯對。
在 fuzzing / 編譯器 / IR 這類工具中更要做 IR 層級的驗證（譬如 instrumentation 是否真的插入
到正確的 BB、metadata 是否正確攜帶）。
Review 流程
Phase 1：先收集 context，再看 diff
在開 diff 前，先確定下列資訊（缺哪些就主動跟使用者要）：
- 原始 task 是什麽？ 使用者給另一個 AI 的 prompt / spec / issue。沒有這個你只能 review
「code 是不是合法」，而沒辦法 review「code 是不是做到了該做的事」。
- 跟 AI 的對話紀錄（如果有）：讀一遍。對話中經常透露 AI 在哪裏卡住、使用者中途追加了哪些
constraint、AI 聲稱「現在修好了」但沒驗證的點——這些是高機率 bug 集中地。
- review 的範圍：是哪個 branch、哪個 PR、base 是什麽？確認
git diff <base>...HEAD
涵蓋的就是要 review 的東西。
- codebase 背景：讀 README、CLAUDE.md、package manifest，理解這個 repo 的慣例；
不熟的話，先讀變更 touch 到的檔案上下文，避免「按通用標準」judge 而錯失 repo-specific 的約定。
- 已經跑過什麽：另一個 AI 跑過 test 嗎？使用者跑過嗎？CI 結果？這些是已知信號，但不能取代
你自己 run。
Phase 2：Map the changes
git status # 工作區是否乾淨
git log --oneline <base>..HEAD # commit 範圍
git diff --stat <base>...HEAD # 哪些檔案、量多少
git diff <base>...HEAD # 完整 diff
把改動分類：production code / test / config / docs / generated。對於 generated 檔案
（lock files、auto-formatted files），確認它跟對應的 source 變更 consistent（譬如改了
package.json 但沒更新 package-lock.json 是個 flag）。
Phase 3：對每塊改動建立 mental model
對每個有意義的 hunk，在腦中回答：
- 這塊改動想做什麽？
- 它跟使用者給 AI 的 task description 對得起來嗎？
- 對不起來的話，AI 的對話紀錄中有給合理理由嗎？還是 spec 漂移了？
- 如果你說不出這塊改動爲什麽要存在，這本身就是發現——要嘛是不必要的改動，要嘛是你還沒看
懂，兩種都值得深入。
Phase 4：逐行驗證正確性
對每塊非 trivial 的改動：
- 被呼叫到的東西是否存在？ 看到
something.foo()、from pkg import bar，去 grep、
讀 library source、必要時打開 node_modules / site-packages 確認。不要假設另一個 AI
查過。
- 追 control flow：用一兩個代表性輸入在腦中跑過所有 branch。哪裏 return？變動了什麽 state？
有沒有 unreachable branch？
- Edge cases：empty input、null/None、單元素、邊界值、concurrent、大輸入、malformed、
缺 config——對每一種問「這份改動會怎麽行爲？是 task 要求的行爲嗎？」
- 錯誤路徑：有沒有
try/except / catch 把該往上拋的錯誤吞掉？有沒有 fallback 把真正
的 failure 蓋成「看起來是空結果」？
- State / side effects：有寫檔、改 global、call external service 的，順序對嗎？
中途失敗 cleanup 處理了嗎？
- Concurrency / async：少
await、少 lock、cross-thread 用非 thread-safe 結構、
setup/teardown 競爭。
Phase 5：驗證 tests 真的在 test
對每個新增 / 改的 test：
- 讀 assertion，不是讀 test 名。叫
test_handles_empty_input 但只 assert result is not None 是在 test 空氣。
- 追 test 實際 exercise 了什麽 code path。輸入是否走過要測的程式碼？還是被 mock 攔下來
跳過？
- 設想一個 regression，這個 test 抓得到嗎？ 抓不到的 test 就是裝飾品。
Phase 6：實際 run
「Tests pass」不是變更能 work 的證據——它只證明 AI 寫的 test suite 通過 AI 寫的 code。
獨立驗證：
- 自己跑相關的 test。
- 如果是 feature / bugfix，把對應的 workflow 端到端跑一次（script、command、UI flow）。
UI 改動就開瀏覽器點；backend 改動就打 endpoint；CLI 改動就跑 command。
- 對於這個 repo 常見的深度變更（fuzzing instrumentation、編譯器 pass、IR-level 修改），
在對應層級驗證——不要停在「build 過了」。譬如改 LLVM pass 就 dump IR 看 BB 是否真的
被 instrument、改 corpus mutation 就 sample 幾筆 output 看結構符合預期。
- 真的沒環境 / 沒 fixture / 沒 credential 跑不了，在 report 中明說，不要含糊讓人以爲你
驗證過。
Phase 7：品質檢查
正確性 OK 之後再 sweep 一遍品質：
- Over-engineering：只有一個 caller 的抽象、只 return 一種型別的 factory、只有一個分支
的 feature flag。
- Comments：重述程式碼在做什麽的 comment、trivial helper 的長 docstring、
// removed X
墓碑、無 owner 的 TODO。
- Dead code / 沒被要求的 backward-compat shim。
- 命名：對得起 thing 做的事嗎？AI 喜歡濫用
Service、Manager、Handler、Helper。
- 跟 codebase 一致：import 風格、error-handling 慣例、檔案組織——若 codebase 慣用
pathlib，這次改動寫 os.path 就是 flag。
Phase 8：分級
把發現分成三級：
- Critical：行爲錯、不會 work、回歸、安全問題、沒做到 task。必須修才能 merge。
- Concerns：merge 進去會實質降低 codebase 品質的問題——silent failure、無效 test、有真
下游成本的 over-engineering。建議修。
- Nits：style / naming / comment 等小事。可選。
對等級要誠實。把 nit 列成 critical 會讓 review 沒法用；爲了客氣把 bug 降級會讓 review 變
危險。
Report 結構
最後給使用者一份結構化 report。用以下模板（empty section 寫 None. 而不是刪掉，讓使用者
看到你每一級都檢查過）：
## Review 概要
<2–4 句：是否做到 task、整體信心、最大 concern>
## 已驗證項目
- <實際跑過的指令，例 `pytest tests/foo`、`cargo build`、手動 workflow>
- <通過什麽、什麽因爲什麽原因沒驗證到>
## Critical issues
- **<file>:<line> — <短標題>**
<錯在哪、爲什麽要緊、建議怎麽修>
## Concerns
- **<file>:<line> — <短標題>**
<...>
## Nits
- <file>:<line> — <一行說明>
## 還不錯的地方
- <一兩個真正的優點；沒有就跳過這節>
該 push back 的時候要 push back
你是「第二雙眼睛」。使用者跟另一個 AI 已經對這份變更達成某種程度的接受，這讓你容易滑入「橡皮章
通過」。要主動抵抗這個傾向：
- 不要直接接受 AI / commit message 的敘述。commit 說「fix bug X」就去驗證 bug X 真的修了
——很多時候只是某條 path 上的 symptom 被遮掉。
- 不要把「tests pass」當成功。見上。
- 不要因爲 codebase 別處也這樣寫就接受。如果這次改動引入了 silent failure，即使 codebase
其他地方也有 silent failure，還是要 flag——既有的壞 pattern 被複製不是它變正確的理由。
- 不要爲了客氣把 finding 降級。會壞就說會壞。使用者的工作是修，不是被你哄。
拿到對話紀錄時怎麽用
如果使用者貼了他跟另一個 AI 的對話紀錄，先讀對話再看 diff。對話裏要找：
- 後加的 constraint——使用者中途追加的條件，最終 diff 是否反映了？
- AI 單方面的決定——「順便也 refactor 了 X」「我覺得這樣更好」這類使用者沒明確 bless 的改動，
要格外仔細看。
- AI 聲稱「修好了」「tests pass」的點——這些是高機率 hallucination 集中區，逐一驗證。
- 使用者提到但 diff 裏沒看到的東西——可能漏實作了。
對話紀錄通常比 diff 本身更可靠地告訴你「diff 裏應該要有什麽」。
進一步參考
references/ai-failure-patterns.md — 每個失敗模式的具體例子 + 怎麽快速辨識 + 怎麽驗證references/review-output-examples.md — 不同情境下的 review report 範例（簡單變更、
大型 PR、給的 task 太模糊時等）
