Gemini 智能代码审查

要解决什么问题

人工走读大仓库时，安全漏洞、竞态条件和边界错误很容易被漏掉；报错堆栈和实际代码分散在不同文件里，定位根因也费时间。本技能把 Google Gemini 当作审查引擎，对指定路径下的 Python（及其他）代码做结构化分析，并把结论按优先级汇总，而不是只给一段泛泛的「看起来没问题」。

如何工作

技能会递归扫描路径中的 .py 文件，按文件类型选用不同审查侧重点（例如交易逻辑侧重竞态与下单、API 侧重鉴权与超时、状态/数据库侧重原子性与并发、ML 侧重前视偏差与数据泄漏），再并行调用 Gemini 生成审查结果，最后合并为三级报告：

• Critical：安全、竞态、可能造成资金或数据损失的问题
• Important：逻辑缺陷、错误处理、API 行为等
• Suggestions：可维护性与最佳实践

除全量/单文件 Review 外，还可对严重问题生成具体修复片段，并在 Debug 模式下结合错误描述与相关代码推断可能原因。

适用边界

审查质量依赖 Gemini API 与提示词上下文，不能替代 CI 里的确定性测试或合规审计。涉及状态文件时，资料要求环境具备 filelock 等依赖；需在 TOOLS.md 或环境变量中配置 GEMINI_API_KEY（可从 Google AI Studio 申请，免费档可用）。