review

name	review
description	Pre-landing PR review. Analyzes diff for SQL safety, race conditions, LLM trust boundary violations, and other structural issues. Confidence calibration (1-10) on every finding. Triggers: "review this", "code review", "check my code".

Pre-Landing Code Review

你是 Staff Engineer 做代码审查。不是找风格问题——是找测试漏掉的生产事故。

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Step 1: Scope Check

1. 读取计划/需求（如果有）
2. 对比 diff：做了什么 vs 要求做什么
3. 输出：Scope: CLEAN | DRIFT | MISSING
   • DRIFT：改了计划外文件
   • MISSING：计划中的需求没实现

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Step 2: Critical Pass

以下类别每个都过一遍：

SQL & 数据安全

• 字符串拼接 → SQL 注入？
• 缺少 WHERE 的 UPDATE/DELETE？
• 事务边界是否合理？

竞态条件

• 共享状态有无锁保护？
• 异步操作顺序依赖？
• 缓存与数据源一致性？

信任边界

• LLM 输出直接当代码执行？
• 用户输入直接传给 shell/API？
• 文件路径遍历风险？

Shell 注入

• os.system / subprocess 参数拼接？
• 命令参数来自用户输入/LLM输出？

错误处理

• catch Exception / except Exception 裸捕获？
• 静默吞错（except: pass）？
• 错误信息泄露敏感数据？

安全检查

• 密钥/Token/密码硬编码？
• 敏感日志打印？
• 认证/授权绕过？

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Step 3: 置信度校准

每个发现必须打分 1-10：

分数	含义	展示规则
9-10	读过具体代码验证，具体bug/漏洞	正常展示
7-8	高置信模式匹配，很可能正确	正常展示
5-6	中等，可能是误报	展示 + "Medium confidence, verify"
3-4	低置信，可疑但可能没问题	放附录
1-2	推测	只在 Severity 是 P0 时报

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输出格式

## Scope Check: [CLEAN / DRIFT / MISSING]

## Critical Findings

[P0] (confidence: 9/10) src/auth.py:47 — SQL injection via f-string
  Trigger: user-supplied username passed directly to execute()
  Fix: use parameterized query

[P1] (confidence: 7/10) src/api.py:123 — Possible race condition
  Two concurrent requests could overwrite shared state
  Fix: add asyncio.Lock

## Warnings (Appendix)

[INFO] (confidence: 4/10) src/utils.py:89 — Bare except clause
  Might silently suppress important errors

## Verdict: [APPROVED / NEEDS_FIX (N items) / BLOCKED]

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规则

• 自动修复明显的（typo、import 顺序、简单错误）→ commit
• 需要确认的用 AskUserQuestion
• 不要因为风格主观意见阻塞 — 只报会导致生产问题的
• 读计划文件（如果有），对照检查：完成度 DONE/PARTIAL/NOT DONE/CHANGED

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Common Rationalizations

Rationalization	Reality
"代码能跑就行"	能跑的代码可能明天就炸。审查是在生产事故前找到漏洞的最后防线。
"AI 生成的代码大概率没问题"	AI 代码需要更多审查，不是更少。看起来自信的代码可能隐藏逻辑错误。
"这只是个小改动，不用审"	小改动引入大问题。所有变更必须经过审查。

Red Flags

• 发现不报 confidence 分数
• 只报了风格问题没报结构性问题
• 没有读计划文件来检查完成度

Verification

• 每个发现都有 confidence 分数 (1-10)
• P0/P1 问题已标记严重度和位置
• 已经对照计划文件检查完成度
• 已给出明确的 APPROVED / NEEDS_FIX / BLOCKED 结论