开发团队经常要做「代码评审」这类事：按团队清单审查合并请求并给出分级意见。每次都从头写提示词，结果时好时坏；把它做成智能体 Skill，就能让智能体每次按同一套步骤执行，输出结构也更稳定。

把下面的清单保存下来，每次使用或修改「代码评审」技能时过一遍。

编写时

  • description 写清做什么、什么时候用
  • 输入写明需要PR 差异，并要求缺信息先提问
  • 步骤为编号列表：读取团队评审规范、逐文件检查、按必须、建议、可忽略分级、定位到行
  • 输出写明评审意见的结构
  • 约束包含领域底线与不可逆操作的处理方式
  • 长资料拆到参考文件

上线前

  • 6 类测试输入全部通过
  • 权限按最小范围配置
  • 技能文件中没有密钥和真实个人信息
  • 有负责人和变更记录

每次使用时

  • 输入材料已脱敏或确认可以交给所用平台
  • 观察智能体是否加载了技能
  • 查看“需人工确认”清单
  • 对照原始材料抽查关键信息
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用

使用后

  • 记录明显的问题样例
  • 输出被大幅修改时，分析原因并考虑改技能
  • 定期检查平台更新是否影响技能

每一步的快速核对

  • 读取团队评审规范
  • 逐文件检查
  • 按必须、建议、可忽略分级
  • 定位到行

清单只是底线，深入内容见常见坑与安全审查。

平台选择建议

同一个「代码评审」技能可以落在不同平台上，选择时主要看你在哪里工作、要不要执行代码、要不要接外部系统：

  • OpenAI Agents SDK：OpenAI Agents SDK 是一个轻量的智能体开发框架。详见OpenAI Agents SDK 版
  • GPTs：GPTs 是在 ChatGPT 中创建的定制版助手。详见GPTs 版
  • Gemini CLI：Gemini CLI 会读取项目中的 GEMINI.md 作为长期上下文。详见Gemini CLI 版

这个技能需要运行本地脚本（解析文件、调用命令行工具等），要求运行环境允许执行代码，可据此排除不支持相应能力的平台。

智能体与人的分工

技能不是把工作全部交出去，而是把重复、机械的部分交给智能体，人把住判断和责任：

步骤智能体负责人负责
读取团队评审规范按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
逐文件检查按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
按必须、建议、可忽略分级按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
定位到行按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
最终交付整理评审意见决定是否采用、是否对外

风险较低，但输出仍需快速过目再使用。

准备一份好范例

在技能的参考资料里放一份你认可的评审意见范例，往往比多写十条规则更有效。好范例应当：

  • 来自真实工作，但已去除个人信息和敏感数据
  • 体现团队习惯的结构、措辞和详略程度
  • 包含一处“需人工确认”的标注示范，让智能体学会如何表达不确定
  • 篇幅适中，不要比平时的产出长太多

范例不必多，一到两份即可；太多范例反而会让智能体机械模仿某一份的细节。

延伸阅读

说明：文中的配置、代码与目录结构均为示意，用于说明思路；各平台的入口、字段名与能力会更新，落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构，不代表真实案例。