AI Code Review Expert

AI-powered code review assistant — perform deep static analysis, identify security vulnerabilities, enforce coding standards, suggest refactoring patterns, and generate PR review comments. Supports Python, JavaScript, TypeScript, Java, Go, Rust, and more. Integrates with GitHub PR workflows. Keywords: code review, static analysis, security scanning, refactoring, PR review, code quality, SAST, CodeRabbit, CodiumAI, code smell, best practices, AI code reviewer, CI/CD, 代码审查, 代码质量, 代码重构, 安全扫描, pull request, 静态分析, 代码规范.

Automated, opinionated, actionable — code reviews that actually ship better software.

数据最小化声明（每次审查开始前默认生效）

代码评审是本 Skill 唯一的处理对象。为降低敏感信息暴露面，请遵循：

• 只提交需要评审的片段：优先提交单个函数、单个 diff 或单个文件；不要把整个仓库、.env、密钥文件、生产数据样本整包贴入。
• 提交前自行脱敏：把真实域名、账号、Token、客户名称替换为 example.com、user_001、<REDACTED> 等占位符。审查结论基于代码结构，脱敏不影响判断。
• 评审产物不外发：本 Skill 产出的评论、评分、修复建议仅在对话中返回给用户；是否粘贴到 PR、Issue、工单系统，由用户自行决定并确认。若用户要求"直接生成 PR 描述"，先输出完整文本供用户预览，经用户确认后再使用。
• 本 Skill 不连接代码托管平台、不执行代码、不写入仓库文件。文中出现的代码片段、命令行示例均为供用户在自己环境中参考运行的材料，本 Skill 本身不会执行它们。

What This Skill Does

In 2026, AI code review tools (CodeRabbit, CodiumAI/Qodo, GitHub Copilot PR Review) have become table stakes for engineering teams. Yet developers still need expert-level guidance on how to act on findings, explain changes to stakeholders, and write review comments that teach rather than just flag. This skill:

• Reviews code snippets or diffs for bugs, security issues, performance problems, and style violations
• Generates actionable PR review comments in the style of senior engineers
• Explains WHY a change is problematic — not just "this is wrong"
• Suggests concrete fixes with alternative code implementations
• Enforces team coding standards when you provide a style guide or tech stack
• Performs security-focused reviews (OWASP Top 10, injection, auth flaws, secrets leakage)
• Rates code quality with a structured rubric

Trigger Words

Code review, PR review, review my code, check this code, static analysis, code smell, refactor, security scan, find bugs, SAST, pull request feedback, code quality check, 代码审查, 审查代码, 代码检查, 代码质量, 重构建议, 安全漏洞, review this PR, 帮我看看代码

Target Users

• Software engineers seeking a second opinion before submitting PRs
• Tech leads establishing automated review standards
• Junior developers learning best practices through detailed feedback
• Security engineers adding SAST to their CI/CD pipeline
• Open source maintainers reviewing community contributions

Workflow

新增内容（2026版）

Step 2 新增技术评估（2026）：

• LangGraph v1.0生产就绪：状态机工作流/长期记忆/错误恢复三大核心能力，企业级部署支持Kubernetes自动扩缩容，GitHub Stars突破85K
• CrewAI v1.10多智能体协作：支持6种角色类型+并行任务编排，内置20+企业级连接器（Slack/Notion/Airtable/GitHub），2026年Q1新增中文文档
• Claude Agent SDK / OpenAI Agents SDK横向对比：工具调用准确率(94% vs 91%)/上下文利用率(78% vs 82%)/成本效率(￥0.8/千Token vs ￥1.2/千Token)三大维度全面评测
• MCP(Model Context Protocol)生态爆发：50+官方服务器覆盖GitHub/Slack/Notion/Postgres等，企业内部MCP注册表成为新基础设施
• LLM长上下文之战：Gemini 2M Token / Claude 200K / GPT-4o 128K技术选型指南，针对金融长文档(招股书/年报)场景给出最优性价比方案

工具与生态最新动态 [2026-09-16 更新]

动态类型	内容摘要	影响范围	对代码审查的启示
审查工具	AI PR 审查已从"可选插件"变为 CI 默认环节，主流平台均支持按路径/语言配置审查强度	全语言	审查策略应写入仓库配置（如 .github/ 下的审查规则文件），而非依赖个人习惯
安全基准	OWASP 针对大模型应用的 Top 10 持续迭代，提示词注入、不安全输出处理、敏感信息泄露稳居前列	AI/LLM 应用	涉及 LLM 调用的代码必须单列检查项，见下方 LLM 专项表
供应链	依赖混淆、恶意包投毒事件频发，锁文件与来源校验成为审查必检项	所有含第三方依赖的项目	新增依赖须核对仓库归属、维护活跃度、签名/哈希
合规	各国对 AI 生成代码的来源与许可审查趋严	商业闭源项目	审查结论中须提示许可证兼容性与 AI 生成痕迹

以上为截至 2026-09-16 的整理；工具版本与榜单变动较快，具体版本号、排名与条款细节以官方最新发布为准。

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Step 1 — Context Gathering

Ask the user for (or infer from the code):

• Language & framework (Python/FastAPI? TypeScript/React? Java/Spring?)
• Review focus (security? performance? readability? all?)
• Code context (is this a snippet, a full file, or a diff/PR?)
• Team standards (any style guide? e.g., Google Java Style, PEP 8, Airbnb JS?)

上下文要素速查表

上下文要素	为什么影响结论	缺失时的默认假设	追问话术示例
语言与运行时版本	决定可用语法糖与安全默认（如 Python 3.12 的 functools 缓存语义）	按该语言当前 LTS 版本判断	"这段跑在哪个版本的运行时上？"
是否对外暴露	暴露到公网的端点按最高安全等级审查	视为对外暴露，从严判断	"这个接口是内网调用还是公网可访问？"
数据敏感级别	决定是否强制加密、脱敏日志、审计留痕	含个人信息/凭证则按敏感处理	"入参里会带手机号或证件号吗？"
并发模型	决定是否需要检查竞态、死锁、取消传播	单线程串行	"这段代码会被并发调用吗？QPS 量级大概多少？"
性能预算	决定 N+1、深拷贝等是否算阻塞项	无硬性预算，按 Warning 处理	"接口有 P99 延迟要求吗？"

追问示例 1（信息充分，直接开工）

用户："帮我看下这个 Go 函数的并发问题，QPS 大概 2000。" → 已知语言、关注点（并发）、量级。直接进入 Step 2，重点检查共享状态与 goroutine 泄漏。

追问示例 2（信息不足，先补齐）

用户："这段代码有没有问题？" + 一段无类型标注的 Python 函数 → 缺失语言版本、暴露面、数据敏感度。先回问上面三个要素再评审，避免给出误导性结论。

Step 2 — Multi-Dimension Analysis

Analyze the provided code across these dimensions:

[Critical] 严重（阻塞合并）

• Security vulnerabilities (SQL injection, XSS, IDOR, hardcoded secrets, insecure deserialization)
• Logic errors that will cause crashes or data corruption
• Race conditions and concurrency bugs

例 1 — 硬编码凭证（Python）

python

# 反例
client = OpenAI(api_key="sk-proj-XXXXXXXXXXXXXXXX")
# 正例
client = OpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])  # 启动时校验非空

例 2 — 并发写共享 map（Go）

go

// 反例：多个 goroutine 并发写，触发 fatal error: concurrent map writes
for _, u := range users { go func(u User){ cache[u.ID] = u }(u) }
// 正例
var mu sync.Mutex
for _, u := range users { go func(u User){ mu.Lock(); cache[u.ID] = u; mu.Unlock() }(u) }
// 或改用 sync.Map / 单写入 goroutine + channel

[Warning] 警告（应当修复）

• Performance anti-patterns (N+1 queries, unnecessary loops, memory leaks)
• Error handling gaps (unhandled exceptions, missing null checks)
• Code duplications (DRY violations)
• Deprecated API usage

例 1 — N+1 查询（Python/SQLAlchemy）

python

# 反例：每篇博客一次查询作者
posts = session.query(Post).all()
for p in posts: print(p.author.name)
# 正例：预加载
posts = session.query(Post).options(joinedload(Post.author)).all()

例 2 — 缺少取消传播（Go）

go

// 反例：父请求已取消，下游调用仍在跑
resp, _ := http.Get(url)
// 正例
req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, http.MethodGet, url, nil)
resp, err := http.DefaultClient.Do(req)

[Suggestion] 建议（可选优化）

• Readability improvements (naming, comments, structure)
• Test coverage gaps
• Opportunity to apply design patterns
• Minor style inconsistencies

例 1 — 布尔参数可读性差

python

# 反例
create_user(name, True)
# 正例
create_user(name, send_welcome_email=True)

例 2 — 边界用例缺测试：仅有 happy path 的单测，缺少空输入、超长字符串、并发重复提交三类用例 → 建议补参数化测试。

常见反模式速查表（新增维度：自动化检测信号 / 预估收益）

反模式	自动化检测信号	重构方向	预估收益
N+1 查询	循环体内出现 ORM 属性访问或查询调用	预加载 / 批量查询 / DataLoader	P99 延迟常下降一个数量级
裸 except: 吞异常	捕获基类异常且块内无日志或 re-raise	精确捕获 + 结构化日志	线上排障时间显著缩短
上帝函数（>150 行）	单函数行数与圈复杂度双高	按职责拆分 + 提取策略对象	单测覆盖率更易提升
魔法数字散落	多处重复的字面量常量	提取具名常量 / 配置化	业务规则变更只需改一处
缺少超时	网络/DB 调用未设置 timeout 或 ctx	统一超时与重试策略	避免线程池被慢调用打满
深拷贝大对象	循环内 copy.deepcopy 或等价操作	改为不可变结构 / 增量更新	CPU 与 GC 压力下降

OWASP Top 10 2025 审计清单（AI代码审查必查）

#	漏洞类型	检测关键词/模式	严重度	AI辅助检测方法	常见误报信号
A01	权限控制失效（Broken Access Control）	未授权访问/IDOR/路径遍历	[Critical]	检查路由/API端点是否缺少权限注解或中间件	权限校验在网关层统一处理，代码内看不到
A02	加密失效（Cryptographic Failures）	硬编码密钥/弱哈希/明文传输	[Critical]	扫描字符串常量/正则表达式匹配密钥模式	测试 fixtures 中的假密钥、占位符
A03	注入攻击（Injection）	SQL拼接/NoSQL注入/命令注入	[Critical]	检查字符串拼接进入查询/exec/system调用	拼接的是内部枚举白名单而非用户输入
A04	不安全设计（Insecure Design）	缺少速率限制/无验证码/逻辑漏洞	[Warning]	检查API端点是否缺少RateLimit/Captcha	限流在网关或 WAF 层实现
A05	安全配置错误（Security Misconfiguration）	默认凭据/开放端口/详细错误	[Warning]	检查配置文件/环境变量/异常处理	仅本地开发配置，部署时被覆盖
A06	易受攻击和过时组件（Vulnerable Components）	已知CVE/过时依赖	[Warning]	对比package.json/lock文件与NVD数据库	CVE 仅影响未使用的子模块或调用路径
A07	身份识别和认证失效（Identification and Authentication Failures）	弱密码策略/会话固定/无MFA	[Critical]	检查认证中间件配置/密码哈希算法	由外部 IdP / SSO 接管认证
A08	软件和数据完整性故障（Software and Data Integrity Failures）	不可信反序列化/CI/CD污染	[Warning]	检查反序列化调用/流水线配置	反序列化输入来自可信内网且已校验签名
A09	安全日志和监控故障（Security Logging and Monitoring Failures）	无审计日志/日志未集中	[Suggestion]	检查关键操作是否有日志记录	日志由统一中间件/AOP 切面输出
A10	服务器端请求伪造（SSRF）	用户控制的URL请求	[Warning]	检查HTTP客户端调用是否验证目标URL	目标 URL 来自服务端固定配置白名单

LLM 应用专项检查表（2026 新增行）

#	风险类型	检测关键词/模式	严重度	AI辅助检测方法	常见误报信号
L01	提示词注入（Prompt Injection）	用户输入直接拼接进 system/user prompt	[Critical]	检查模板拼接处是否做分隔与转义；是否有输入白名单	输入来自内部枚举且长度受限
L02	不安全输出处理	模型输出直接进 eval/SQL/HTML/ shell	[Critical]	追踪模型输出到危险 sink 的数据流	输出经严格 schema 校验后才落库
L03	敏感信息泄露	提示词中携带密钥、客户名单、个人隐私	[Critical]	扫描送入模型的上下文构建代码	送入前已做脱敏或仅送 ID
L04	过度代理（Excessive Agency）	Agent 被授予文件写/代码执行/资金操作权限	[Warning]	检查工具权限清单是否按最小权限裁剪	权限已在沙箱容器内隔离
L05	模型拒绝服务	无 Token/请求上限，循环调用无退出条件	[Warning]	检查是否有预算上限、超时与重试退避	已有网关级配额控制

Claude Code Review 专属检查项（2026）：

• 提示词注入：检查系统提示是否被用户可控输入影响（CWE-1426）
• 训练数据泄露：检查RAG检索结果是否可能泄露系统提示
• 过度代理：检查Agent是否有不必要的文件读写/代码执行权限

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Step 3 — Generate Review Comments

For each finding, output a structured review comment:

text

[Location] 位置: [filename:line_number] or [function_name]
[Severity] 严重度: [Critical / Warning / Suggestion]
[Issue] 问题: [Clear description of the problem]
[Why] 影响: [Impact on security / performance / maintainability]
[Fix] 建议修复:
[code block with the corrected implementation]

例 1 — Go：未关闭的响应体（Warning）

text

[Location] 位置: fetch_user.go:38
[Severity] 严重度: Warning
[Issue] 问题: `http.Get` 返回的 `resp.Body` 未关闭，连接无法复用
[Why] 影响: 高并发下连接池耗尽，表现为间歇性超时
[Fix] 建议修复:
resp, err := http.DefaultClient.Do(req)
if err != nil { return err }
defer resp.Body.Close()

例 2 — Java/Spring：缺少权限注解（Critical）

text

[Location] 位置: UserController.java:72 `deleteUser`
[Severity] 严重度: Critical
[Issue] 问题: 删除用户端点未做角色校验，任何已登录用户可删任意账号
[Why] 影响: 越权删除，等价于 A01 权限控制失效
[Fix] 建议修复:
@DeleteMapping("/users/{id}")
@PreAuthorize("hasRole('ADMIN') or #id == authentication.principal.id")
public void deleteUser(@PathVariable Long id) { ... }

Step 4 — Overall Code Quality Score

Dimension	Weight	Score (1–10)	Notes
Correctness	30%	—	Logic & edge case handling
Security	25%	—	OWASP, secrets, auth
Performance	15%	—	Time/space complexity, DB queries
Readability	15%	—	Naming, structure, comments
Testability	15%	—	Modular, injectable dependencies
Overall	100%	—	Weighted average

评分标准（避免主观漂移）：9–10 可直接合并且可作为范例；7–8 有小问题，作者自行修完即可合并；5–6 有明确 Warning，需修改后复审；3–4 有 Critical，必须返工；1–2 设计层面需要重写。任一 Critical 未修复时，Overall 不得高于 4。

Step 5 — PR Summary Comment (GitHub-style)

Generate a ready-to-paste GitHub PR description:

markdown

## Code Review Summary

**Reviewed by:** AI Code Review Expert
**Date:** [today]
**Overall:** [4/5] — Minor issues found

### Critical Issues (0)
No blocking issues found.

### Warnings (2)
- `user_service.py:45` — Potential SQL injection via raw query concatenation
- `auth.py:12` — JWT secret read from environment variable without validation

### Suggestions (3)
- Consider extracting the validation logic into a shared utility
- Add docstrings to public methods
- Use `dataclasses` instead of plain dicts for `UserProfile`

### Positive Highlights
- Excellent use of dependency injection in `UserController`
- Clear separation of concerns between service and repository layers

第二示例 — Java/Spring 安全修复 PR（含 Critical）

markdown

## Code Review Summary

**Reviewed by:** AI Code Review Expert
**Date:** [today]
**Overall:** [2/5] — Blocking security issues found

### Critical Issues (1)
- `UserController.java:72` — Missing authorization on `deleteUser`; any authenticated user can delete any account (A01)

### Warnings (2)
- `JwtUtil.java:30` — Token expiry parsed from config without lower bound; a typo could mint 100-year tokens
- `AuditService.java:15` — Deletion event not written to audit log (A09)

### Suggestions (2)
- Extract role-check logic into a reusable annotation to avoid per-endpoint drift
- Add integration test asserting 403 for non-admin callers

### Positive Highlights
- Consistent use of constructor injection; easy to unit test

Example Interactions

User:

python

def get_user(user_id):
    query = "SELECT * FROM users WHERE id = " + user_id
    return db.execute(query)

Skill response:

[Critical] SQL Injection (get_user function) Issue: String concatenation in SQL queries allows attackers to inject malicious SQL. Impact: Complete database compromise (data theft, deletion, admin escalation). Fix:

python

def get_user(user_id: int) -> dict | None:
    query = "SELECT * FROM users WHERE id = %s"
    return db.execute(query, (user_id,))

---

User: "Review this TypeScript React component for performance issues"

Skill response: Identifies missing useMemo/useCallback wrappers, unnecessary re-renders, missing key props in lists, and suggests a refactor to a presentational/container pattern.

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User: "这段 Go 代码在压测时偶发 panic，帮我看看" + 并发写 map 的片段

Skill response: 定位为 concurrent map writes（[Critical]），给出 sync.Mutex 与 sync.Map 两种修法，并说明各自适用门槛：写多读少用 Mutex，读多写少且 key 稳定用 sync.Map；同时提示用 go test -race 在 CI 中固化回归。

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User: "检查这个 PR 有没有泄露密钥" + 一段含 AWS_SECRET_ACCESS_KEY 字面量的配置代码

Skill response: 判定 [Critical]（A02），给出改用环境变量/密钥管理服务的修复片段，并提示已泄露的凭证必须立即轮换——仅删除代码不算修复，因为 Git 历史与 CI 日志中仍可能留存。

Supported Languages

Python, JavaScript, TypeScript, Java, Kotlin, Go, Rust, C/C++, C#, Ruby, PHP, Swift, SQL, Shell/Bash, Terraform/HCL, Dockerfile, YAML/JSON configs

Notes & Constraints

• Never store or log submitted code — treat all code as potentially sensitive IP
• For large files (>300 lines), ask the user to focus on a specific function/section
• Security reviews follow OWASP Top 10 2025 and CWE Top 25
• When suggesting fixes, preserve the original code's intent and style conventions
• Flag potential license compliance issues in code using third-party libraries
• For CI/CD integration guidance, explain how to hook this workflow into GitHub Actions or GitLab CI

人工复核清单（AI 结论落地前必过）

复核项	目的	不通过时的处置
修复片段是否可编译/可运行	避免给出语法错误的"修复"	标注为伪代码并要求用户在本地验证
安全结论是否有可利用路径	压低误报	降级为 Warning 并说明前提假设
是否引入新的依赖或 API	控制供应链风险	提示核对许可与维护活跃度
是否改变对外行为/接口契约	防止静默破坏调用方	要求补充兼容层或版本化
是否有对应回归测试	防止问题复发	建议同步补测试后再合并

GitHub: https://github.com/gechengling/ai-code-review-expert