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多模型代码审查

AI Agent 更新于 2026.08.30

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_6c58d329/fcdao-multi-model-review-6c58d329 到您的 AI 助手。

技能介绍

解决什么问题

当代码由同一模型生成并审查时,模型倾向于沿用相同的思考路径,导致自身逻辑盲区被忽略。这种「自我确认」在处理资金、登录、支付或批量脚本等高风险改动时尤为危险,可能漏掉终态判定错误、串号风险或幂等性缺陷。本技能通过强制 作者模型与审查模型分离,打破单一模型的思维惯性。

核心工作方式

技能通过「角色锁定」和标准化工作流确保审查的独立性:

  • 角色分离:Writer(编写者)负责实现与修复,禁止自行宣布审查通过;Reviewer(审查者)仅负责只读分析与输出风险报告,禁止直接修改业务代码。两者必须由不同模型或会话扮演(如 Claude ↔ Codex)。
  • 冻结变更集:锁定待审查的文件列表,防止「顺带重构半个仓库」导致审查范围失控。
  • 结构化审查包:向 Reviewer 提供目标行为、变更文件、风险面(密钥、并发等)及测试命令,确保审查可独立运行。
  • 强制输出格式:Reviewer 必须按 P0/P1/P2 分级输出问题,无问题时需明确标注 no P0/P1 found 并列出剩余风险,禁止空泛的「LGTM」。
  • 证据化修复:Writer 需为每个 P0/P1 问题提供最小回归证明(如测试输出或 commit),二次确认环节仅检查问题是否关闭。

资金与加密货币额外检查

涉及链上操作、登录或批量任务时,Reviewer 必须核查:

  • 成功判定是否依赖终态权威信号(如 txHash/回调),而非中间步骤。
  • 是否存在串号风险(如钱包连接错误环境)。
  • 私钥、助记词是否意外落入日志。
  • 失败场景是否诚实计数,避免静默丢单。

适用边界与注意点

  • 适用场景:功能合并前审查、批量脚本/钱包/支付改动、用户主动请求「找坑」。
  • 不适用场景:单行文案微调、纯格式化等低风险改动。
  • 常见陷阱:Writer 自审自称 multi-model、Reviewer 顺手改代码导致轨迹丢失、仅报风格问题而漏检资金/并发风险、无测试证据却宣布 clean。
  • 合规约束:仅处理用户自有或已授权的系统与数据,日志必须脱敏;涉及支付、签名等不可逆操作前,必须取得用户明确确认。

使用场景

  • 功能开发完成准备合并上线,需要另一模型独立审查代码是否存在逻辑盲区与缺陷。
  • 修改批量脚本、钱包连接或支付逻辑后,需要核查资金链路是否存在串号或丢单风险。
  • 用户要求帮忙检查改动是否有坑时,需要按 P0/P1/P2 严重度分级输出结构化审查结果。
  • 上线前冻结变更集文件列表,让 Reviewer 只审不改,并为每个问题补充回归测试证据。

适合人员

  • 后端工程师:功能合并上线前需要跨模型独立审查,规避作者模型的自审盲区。
  • 交易系统工程师:负责钱包、支付、批量脚本改动,关注资金链路与幂等性风险。
  • 团队 Tech Lead:要求审查结论分级明确、修复有测试证据可追溯,才能放行上线。
  • AI 应用开发者:使用多模型协作流程,担心模型自审却自称 multi-model 的质量问题。