代码评审助手

面向真实风险，而不是罗列改动摘要

很多 PR 审查容易停留在"代码整体不错"、格式化建议或复述 diff。cr skill 把目标压缩成一句话：判断这份改动会不会出问题。它更适合在合并前识别逻辑错误、边界条件遗漏、安全与数据风险、性能隐患、可维护性问题，以及测试是否足够覆盖主流程、异常流和回归点。

以证据驱动评审流程

这个技能默认先确认范围：评审对象是 PR、git diff、单个文件还是一段代码；影响的是后端、前端、脚本、配置还是测试；用户更关心正确性、安全性、性能还是可维护性。随后建立最小上下文，弄清改动原本要解决的问题、实现路径、输入输出、副作用、关键依赖和调用方。

核心输出按固定结构组织：

• Findings：按位置、问题、影响、原因说明真实风险，不堆砌个人偏好。
• Open Questions / Assumptions：列出证据不足处、未验证路径和运行时依赖。
• Brief Summary：补充改动背景与剩余风险，而不是替代 Findings。

它会按风险维度扫描：正确性、回归、数据安全、并发与时序、性能、可维护性、测试覆盖。问题会被分为 严重、中等、轻微；如果没有明确缺陷，会直接说明，并指出仍需确认的边界。

适用边界

它适合需要风险判断的研发评审，尤其是代码合并前的检查；不适合只想要 diff 摘要、纯翻译、纯重构风格建议或没有代码上下文的任务。资料中要求结论尽量基于代码证据，因此当缺少调用链、配置、权限模型或测试覆盖时，应把它输出的假设条件作为后续验证清单。