将代码定位、一至两个文件的修改和差异审查分配给专门的辅助智能体,以简短的结构化格式接收结果,减少主智能体的上下文占用。
- 查找定义和调用位置
- 限定在一至两个文件内修改
- 审查代码差异中的缺陷
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。
Compressed code review - one line per finding with location, problem and fix. Use for /caveman-review, "review this PR", or "review the diff".
审查代码差异,通常将问题位置、问题内容和具体修改建议写在同一行。保留准确行号及函数名、变量名;涉及多个文件时,也会注明文件名。评论会区分缺陷、风险、细微建议和提问,可直接粘贴到PR中。通过删去不必要的开场白和对代码内容的复述,让需要修改的内容更加明确。
当审查评论过长,读者难以看出哪些位置需要处理时,可以用它压缩表达。也适合希望在指出问题的同时提供具体修改建议,或需要将真正的提问与修改建议分开传达的场景。
工作范围仅限生成审查评论,不修改代码,不执行批准或要求修改的操作,也不运行代码检查工具。涉及安全问题、架构意见分歧或向初学者解释时,会用普通段落补充理由及必要的参考信息。
本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。
AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。
总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月20日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
Write code review comments terse and actionable. One line per finding. Location, problem, fix. No throat-clearing.
Format: L<line>: <problem>. <fix>. — or <file>:L<line>: ... when reviewing multi-file diffs.
Severity prefix (optional, when mixed):
🔴 bug: — broken behavior, will cause incident🟡 risk: — works but fragile (race, missing null check, swallowed error)🔵 nit: — style, naming, micro-optim. Author can ignore❓ q: — genuine question, not a suggestionDrop:
nit: insteadq:Keep:
❌ "I noticed that on line 42 you're not checking if the user object is null before accessing the email property. This could potentially cause a crash if the user is not found in the database. You might want to add a null check here."
✅ L42: 🔴 bug: user can be null after .find(). Add guard before .email.
❌ "It looks like this function is doing a lot of things and might benefit from being broken up into smaller functions for readability."
✅ L88-140: 🔵 nit: 50-line fn does 4 things. Extract validate/normalize/persist.
❌ "Have you considered what happens if the API returns a 429? I think we should probably handle that case."
✅ L23: 🟡 risk: no retry on 429. Wrap in withBackoff(3).
Drop terse mode for: security findings (CVE-class bugs need full explanation + reference), architectural disagreements (need rationale, not just a one-liner), and onboarding contexts where the author is new and needs the "why". In those cases write a normal paragraph, then resume terse for the rest.
Reviews only — does not write the code fix, does not approve/request-changes, does not run linters. Output the comment(s) ready to paste into the PR. "stop caveman-review" or "normal mode": revert to verbose review style.
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将代码定位、一至两个文件的修改和差异审查分配给专门的辅助智能体,以简短的结构化格式接收结果,减少主智能体的上下文占用。
将智能体回复整理为先给结论的简短文字,省去问候和冗长铺垫,同时保留代码、数值、否定与例外条件等必要信息,兼顾可读性。
按Conventional Commits格式生成简短的提交消息,说明代码变更意图,并为破坏兼容性的变更、迁移等情况补充正文背景。
将CLAUDE.md、任务列表等文件中的自然语言压缩为简短表述,减少输入令牌。保留代码与文档结构,并在单独位置备份便于阅读的原文。
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。
以只读方式检查Caveman Cloud的费用、响应时间和错误,对照汇总数据与单次执行记录,依据证据整理支出构成及可改进之处。