Stores durable facts in a categorized, plain-markdown vault on disk, alongside your agent's built-in memory.
Coding
code-review-and-quality
Try itUse when reviewing code before it merges, whether written by an agent or a human.
What it does
功能特征 功能1:code-review-and-qual核心处理 **解决痛点**:传统Development场景中,手工操作效率低、容易出错、难以规模化,缺乏统一的标准流程。
The skill document
核心功能: 本技能提供、数据分析和流程编排时使用等能力。
code-review-and-qual
功能特征
功能1:code-review-and-qual核心处理
解决痛点:传统Development场景中,手工操作效率低、容易出错、难以规模化,缺乏统一的标准流程。
专业版能力:
- 自动化Development数据处理流程,减少人工干预与重复劳动
- 结构化输入输出,支持批量操作与结果导出
- 内置错误恢复机制,异常自动重试与降级处理
- 多格式兼容,适配不同来源的数据接入与转换
- 基于github来源验证,保证数据准确性与可追溯性
处理:解析用户输入参数,执行code-review-and-qual核心处理逻辑,返回结构化结果与执行状态。
输入定义
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| content | string | 是 | code-review-and-qual处理的内容输入 |
| format | string | 否 | 输入格式, 可选值: json/text/markdown |
| options | object | 否 | 高级配置参数, 如输出风格、批量大小等 |
返回格式
{
"success": true,
"data": {
"result": "code-review-and-qual处理结果",
"metadata": {
"skill": "code-review-and-quality",
"version": "1.0.0",
"pricing_tier": "L2-进阶级"
}
},
"error": null
}
依赖与配置
运行环境
- Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
- 操作系统: Windows / macOS / Linux
依赖项
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent平台内置LLM提供 |
| 数据源 | 数据 | 必需 | 来自github来源: |
创新亮点
效率提升量化分析
| 操作步骤 | 手动耗时 | 自动化耗时 | 时间节约 | 准确率提升 |
|---|---|---|---|---|
| 数据收集 | 2小时 | 30分钟 | 1.5小时 | 5% |
| 代码分析 | 4小时 | 1小时 | 3小时 | 10% |
| 质量评估 | 3小时 | 30分钟 | 2.5小时 | 8% |
| 报告生成 | 1小时 | 15分钟 | 45分钟 | 3% |
| 人工审核 | 2小时 | 0分钟 | 2小时 | 0% |
差异化对比
| 对比维度 | 本技能 | 手动操作 | Python脚本 | 专业软件 |
|---|---|---|---|---|
| 效率 | 高效 | 低效 | 较高效 | 高效 |
| 准确性 | 高 | 中 | 中 | 高 |
| 易用性 | 高 | 低 | 中 | 高 |
| 成本 | 低 | 高 | 中 | 高 |
| 可扩展性 | 高 | 低 | 中 | 高 |
核心痛点解决
| 痛点 | 描述 | 影响范围 | 解决方案 | 量化效果 |
|---|---|---|---|---|
| 手动效率低 | 代码审查过程需要大量人工操作,效率低下 | 影响项目进度和质量 | 自动化处理,提高效率3倍 | 效率提升3倍 |
| 容易出错 | 人工操作容易出错,影响代码质量 | 影响项目稳定性和可靠性 | 内置错误恢复机制,降低错误率 | 错误率降低10% |
| 缺乏统一标准 | 代码审查标准不统一,难以保证代码质量 | 影响代码质量和团队协作 | 结构化输入输出,支持批量操作 | 标准化程度提高20% |
常见问题FAQ
Q1: code-review-and-qual如何处理不同格式的代码?
A: code-review-and-qual支持多种格式的代码输入,如json、text、markdown等。用户可以根据需要选择合适的格式进行输入。
Q2: code-review-and-qual如何保证数据的安全性?
A: code-review-and-qual使用加密技术保护用户数据,确保数据在传输和存储过程中的安全性。
Q3: code-review-and-qual是否支持自定义规则?
A: 支持。用户可以根据自己的需求自定义代码审查规则,以满足特定的项目要求。
Q4: code-review-and-qual如何与其他工具集成?
A: code-review-and-qual可以通过API接口与其他工具进行集成,实现自动化流程。
Q5: code-review-and-qual的定价策略是怎样的?
A: code-review-and-qual采用按使用次数计费的模式,价格为19.9 CNY/次,属于进阶级定价。
问题排查手册
| 错误现象 | 可能原因 | 诊断步骤 | 解决方案 |
|---|---|---|---|
| 无法连接到数据源 | 网络问题或数据源地址错误 | 检查网络连接和数据源地址 | 修复网络问题或更新数据源地址 |
| 处理过程异常中断 | 内存不足或系统资源不足 | 检查系统资源使用情况 | 增加系统资源或优化代码 |
| 输出结果错误 | 代码输入格式错误或规则错误 | 检查代码输入格式和规则配置 | 修正代码输入格式或更新规则配置 |
| 处理速度慢 | 数据量过大或处理逻辑复杂 | 检查数据量和处理逻辑 | 优化数据处理逻辑或分批处理数据 |
安全基本准则
- 确保用户数据在传输和存储过程中的安全性,使用加密技术保护数据。
- 定期更新系统软件和依赖库,以防止安全漏洞。
- 限制对code-review-and-qual的访问权限,仅授权给需要使用该技能的用户。
- 监控系统日志,及时发现和处理异常情况。
- 定期备份用户数据,以防数据丢失或损坏。
安全风险防范
| 风险项 | 等级 | 防护措施 | 验证方法 |
|---|---|---|---|
| 命令执行风险 | 高 | 仅执行白名单命令,避免拼接用户输入 | 使用沙箱环境测试 |
| 网络通信安全 | 中 | 使用HTTPS协议,验证SSL证书 | 定期检查证书有效期 |
| 敏感数据暴露 | 高 | 输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息 | 日志脱敏审查 |
| 未授权访问 | 中 | 限制访问权限,实施认证机制 | 定期审计访问日志 |
边界条件与错误处理
边界条件
| 边界场景 | 触发条件 | 处理方式 | 预期结果 |
|---|---|---|---|
| 代码输入为空 | 输入参数content为空字符串 | 返回错误信息 | 提示用户输入非空代码 |
| 代码输入过大 | 输入参数content超过预设大小限制 | 返回错误信息 | 提示用户输入小于限制的代码 |
| 格式错误 | 输入参数format不符合预期格式 | 返回错误信息 | 提示用户输入正确的格式 |
错误处理方案
| 错误码 | 原因 | 处理方式 | 恢复策略 |
|---|---|---|---|
| 500 | 内部服务器错误 | 记录错误日志,尝试重新执行 | 重试操作或联系技术支持 |
| 404 | 请求的资源不存在 | 返回错误信息 | 检查请求的资源是否存在 |
| 403 | 没有权限访问 | 返回错误信息 | 检查用户权限或联系管理员 |
| 400 | 请求参数错误 | 返回错误信息 | 检查请求参数是否正确 |
| 408 | 请求超时 | 返回错误信息 | 延长请求超时时间或重试操作 |
故障恢复
针对code-review-and-qual使用中可能遇到的常见问题,提供以下排查方案:
| 错误类型 | 原因分析 | 解决方案 |
|---|---|---|
| API认证失败(401) | API密钥错误或过期 | 检查密钥配置,重新生成token |
| 接口限流(429) | 请求频率超出限制 | 降低调用频率,启用重试退避策略 |
| 响应超时(504) | 网络延迟或服务端负载过高 | 增加超时阈值,检查网络连接 |
| 文件不存在 | 路径错误或文件未创建 | 检查路径拼写,确认文件已生成 |
| 文件格式不支持 | 扩展名不在支持列表中 | 转换为支持的格式后重试 |
| 权限不足 | 当前用户无读写权限 | 检查文件权限,以管理员身份运行 |
| 命令执行失败 | 参数错误或环境依赖缺失 | 检查命令语法,确认依赖已安装 |
| 进程超时 | 命令执行时间过长 | 增加超时设置,优化命令参数 |
| 网络连接失败 | DNS解析失败或防火墙拦截 | 检查网络配置,确认代理设置 |
code-review-and-qual通用排查步骤
- 检查输入参数: 确认所有必填参数已提供且格式正确
- 查看日志输出: 定位具体错误行和异常类型
- 验证环境配置: 确认依赖库版本和运行环境满足要求
- 逐步调试: 缩小问题范围,隔离故障模块
快速入门指引
- 配置API密钥: 在环境变量中设置对应的API Key
- 初始化连接: 使用提供的凭证建立API连接
- 调用接口: 传入必要参数执行API调用
- 准备文件: 确认文件路径正确且格式受支持
- 执行处理: 调用对应的处理函数
- 查看结果: 检查输出文件或返回数据
- 检查环境: 确认运行时和依赖已安装
- 执行命令: 使用正确的参数格式执行
- 查看输出: 检查命令输出和退出码
前置条件
- 已安装所需运行环境(参考依赖说明)
- 已获取必要的API密钥或访问凭证(如适用)
- 输入数据已准备就绪
场景说明
适用场景
- 自动化处理与批量操作场景
- 数据转换与格式化处理
触发条件
当用户需要执行相关操作时自动触发(trigger)。
不适用于
- 需要实时人工干预的场景(limitation)
异常恢复指南
针对code-review-and-qual使用中可能遇到的常见问题,提供以下排查方案:
| 错误类型 | 原因分析 | 解决方案 |
|---|---|---|
| API认证失败(401) | API密钥错误或过期 | 检查密钥配置,重新生成token |
| 接口限流(429) | 请求频率超出限制 | 降低调用频率,启用重试退避策略 |
| 响应超时(504) | 网络延迟或服务端负载过高 | 增加超时阈值,检查网络连接 |
| 文件不存在 | 路径错误或文件未创建 | 检查路径拼写,确认文件已生成 |
| 文件格式不支持 | 扩展名不在支持列表中 | 转换为支持的格式后重试 |
| 权限不足 | 当前用户无读写权限 | 检查文件权限,以管理员身份运行 |
| 命令执行失败 | 参数错误或环境依赖缺失 | 检查命令语法,确认依赖已安装 |
| 进程超时 | 命令执行时间过长 | 增加超时设置,优化命令参数 |
| 网络连接失败 | DNS解析失败或防火墙拦截 | 检查网络配置,确认代理设置 |
上手指南
- 配置API密钥: 在环境变量中设置对应的API Key
- 初始化连接: 使用提供的凭证建立API连接
- 调用接口: 传入必要参数执行API调用
- 准备文件: 确认文件路径正确且格式受支持
- 执行处理: 调用对应的处理函数
- 查看结果: 检查输出文件或返回数据
- 检查环境: 确认运行时和依赖已安装
- 执行命令: 使用正确的参数格式执行
- 查看输出: 检查命令输出和退出码
Related skills
Find why your productivity system keeps failing, then apply the smallest fix — capacity math, bottleneck routing, durable local notes.
Join a video meeting as an AI bot with voice, avatar, and screenshare across four operating modes.
Run Git operations — commits, branches, merges, rebases, conflict resolution, and recovery — with safety rules enforced.
Generate and edit Draw.io, Mermaid, and Excalidraw diagrams from natural language using a structured JSON spec.
Fetch raw ad creative, app, ranking, and revenue data from AdMapix as structured JSON.
More from afonsoft
Browse all skillsUse when building a new MCP server in TypeScript, Python, or C# that exposes tools to LLMs.
Central entry point of the afonsoft agent harness. Use when starting a new project, resuming an existing one, planning features/Epics/releases, or running any multi-step agent-driven work. Validates and reconciles SPECs (SDD), audits the codebase and harness for gaps (security, architecture, performance, hygiene), proposes improvements, fragments work into GitHub Issues, delegates implementation/QA/review to specialized skills, and re-validates everything until delivery. Also use to review unapproved SPECs, reconcile open GitHub Issues with code, or run a final gap check before closing a release.
Use when the user asks to connect an AI agent to external apps via Composio, or when Composio CLI or MCP setup fails.
Use when initializing or migrating an AI agent harness in a repository.
Use when turning approved plans, specs, PRDs, or Epics into trackable GitHub Issues.
Use when the user wants to configure, authenticate, or use Google NotebookLM via the nlm CLI or MCP.