通过OpenAI Codex CLI审查代码差异、寻找实现可能失效的条件,或持续讨论技术问题,以独立视角重新检查实现,并在审查中给出通过或不通过的判断。
- 为代码差异寻求另一份审查
- 查找导致代码失效的条件
- 继续技术讨论并提出后续问题
编码规范、框架、重构、代码审查(1.5万 个)
通过OpenAI Codex CLI审查代码差异、寻找实现可能失效的条件,或持续讨论技术问题,以独立视角重新检查实现,并在审查中给出通过或不通过的判断。
将已批准的界面方案或文字需求转为使用Pretext的HTML/CSS,处理文本换行和高度计算,实现随内容变化而调整的动态布局。
为编码代理配置可调用的gbrain,安装命令行工具,使用本地PGLite或Supabase初始化brain,注册MCP,并记录各远程连接的信任策略。
按调查、分析、假设、实现四个阶段追查错误和异常行为,确认根本原因后再修复;报告区分证据来源,并明确尚未验证的事项。
将文件编辑范围限定在指定目录内,阻止范围外的编辑、写入及笔记本修改,帮助调试或单个模块修复避免无关改动,限制会持续到主动解除。
从使用者的角度,以对话方式审查API和开发工具的规划,梳理开发者需求、竞品差异及上手障碍,并按目标选择竞争力探索、细节优化或关键缺口检查。
集中运行项目现有的类型检查、静态分析、测试、未使用代码检测和脚本检查,将结果加权汇总为0至10分的综合评分,并持续追踪代码质量变化。
汇总未完成的代码变更请求已占用的版本号,以及相关 Conductor 工作区中的进行中任务,只读查看下一次 /ship 将选择的编号。
从近期开发变更中查找值得共享的代码,核实实际使用位置,估算代码行数的减少量,并结合迁移方法和风险给出优先建议,全程不修改文件。
针对iOS应用漏洞修改源代码、重新构建并部署到真实设备,再验证修复结果。同时保存漏洞发生前的状态快照,作为检测同类问题复发的回归测试数据。
根据计划、审查、测试、发布、文档编写等请求,在gstack中选择合适的可用技能。适合不熟悉命令或不确定下一步该用哪个技能时使用。
清理 iOS 应用中由 /ios-qa 添加的调试机制,移除 DebugBridge 包及连接代码,并清理状态检查、调试显示、生成代码和应用内集成逻辑。
在合并前审查代码变更,与基准分支比较,查找结构性问题,包括 SQL 安全性、对大语言模型输入的信任边界,以及条件分支带来的副作用。
查看可添加到Codex的技能及其安装状态,并从精选列表或指定GitHub位置安装。支持实验性技能、具备凭据的私有仓库,以及一次安装多个技能。
以只读方式检查代码变更、相关测试及调用位置,找出变更新引入且需要修复的缺陷,并附上依据、严重程度和准确的文件位置。
将反复交办的任务或专门流程整理为Codex技能,组织所需指令、参考资料和辅助脚本,用于创建新技能或改进已有技能的内容。
依据browser-use参考资料,协助编写Python浏览器自动化代码,涵盖安装、智能体与浏览器配置、模型连接、自定义工具、运行监控及费用跟踪。
依据Browser Use Cloud参考资料,协助通过API及Python或TypeScript SDK实现云端浏览器自动化,涵盖认证、会话、登录状态保存及智能体和外部服务集成。
指导使用Base主网上的USDC支付Browser Use Cloud费用,涵盖钱包准备、充值、私钥保存、付费测试及应用集成,也支持无需注册或API密钥的使用方式。
利用现有代码结构,在必要范围内实现新功能或外部集成。先明确可验证的完成条件和不包含的内容,再贯通相关层级,完成整套运行流程。
从问题现象追踪原因,仅修改负责该行为的最小代码范围。保留周边行为和用户已有改动,并通过相关测试确认修复效果,检查同一问题不会再次出现。
审查代码差异,通常用一行写明行号、问题和具体修改建议,区分缺陷、风险、细微建议与问题,生成便于粘贴到PR的评论。
在修改代码前调查原因不明的故障、间歇性异常和性能下降,区分实测症状与推测,依据证据筛选原因假设,并报告原因及其依据。
按具体工作梳理代码中使用大语言模型的流程,先提出用途标签方案,获批后再添加标签,便于在 Caveman Cloud 中按流程分别查看费用。