К основному содержанию
скилл CX Codex

code-review · shareai-lab — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Структурирует проверку кода: оценивает безопасность, корректность логики, скорость и тесты. Пригодится перед слиянием пулреквестов.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill code-review -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает code-review

Скилл задаёт агенту чёткий протокол проверки кода по пяти направлениям: безопасность, корректность логики, производительность, читаемость и покрытие тестами. При аудите безопасности агент ищет уязвимости инъекций, жёстко прописанные токены, проблемы авторизации и обращается к утилитам npm audit, pip-audit или cargo audit.

Отчёт формируется по шаблону: краткое резюме, список критических проблем с номерами строк и вариантами исправлений, рекомендации и итоговый вердикт (готов к слиянию, нужны мелкие правки или требуется полная переработка). Для проверки сложности в Python скилл применяет radon cc, а также сканирует дерево на TODO, FIXME и утечки секретов.

Автоматический аудит зависимостей сработает только тогда, когда в системе уже установлены пакетные менеджеры проекта и CLI-утилиты аудита вроде radon или cargo audit.

Какие задачи решает

  • найти уязвимости инъекций и открытые секреты в кодовой базе
  • выявить утечки памяти, гонки данных и проглоченные исключения
  • проверить цикломатическую сложность функций и дублирование кода
  • составить структурированный отчёт по пулреквесту с вердиктом

Примеры запросов агенту

  • Проведи ревью последних изменений в ветке перед слиянием
  • Проверь файл auth.py на уязвимости и утечки токенов
  • Сделай аудит кодовой базы и оцени сложность функций

Как установить code-review

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill code-review -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/code-review/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/code-review/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о code-review

Как установить code-review в Claude Code?

Выполните команду npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill code-review -a claude-code. Файл навыка будет сохранён в ~/.claude/skills/code-review/SKILL.md.

Что проверяет скилл code-review?

Он проверяет уязвимости инъекций, утечки данных, race conditions, N+1 запросы в циклах, дублирование кода и граничные случаи в тестах.

В каком формате выдаётся результат ревью?

Агент отдаёт Markdown-отчёт с кратким резюме, списком критических проблем с решениями, рекомендациями и вердиктом о готовности к мержу.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: code-review
description: Perform thorough code reviews with security, performance, and maintainability analysis. Use when user asks to review code, check for bugs, or audit a codebase.
---

# Code Review Skill

You now have expertise in conducting comprehensive code reviews. Follow this structured approach:

## Review Checklist

### 1. Security (Critical)

Check for:
- [ ] **Injection vulnerabilities**: SQL, command, XSS, template injection
- [ ] **Authentication issues**: Hardcoded credentials, weak auth
- [ ] **Authorization flaws**: Missing access controls, IDOR
- [ ] **Data exposure**: Sensitive data in logs, error messages
- [ ] **Cryptography**: Weak algorithms, improper key management
- [ ] **Dependencies**: Known vulnerabilities (check with `npm audit`, `pip-audit`)

```bash
# Quick security scans
npm audit                    # Node.js
pip-audit                    # Python
cargo audit                  # Rust
grep -r "password\|secret\|api_key" --include="*.py" --include="*.js"
```

### 2. Correctness

Check for:
- [ ] **Logic errors**: Off-by-one, null handling, edge cases
- [ ] **Race conditions**: Concurrent access without synchronization
- [ ] **Resource leaks**: Unclosed files, connections, memory
- [ ] **Error handling**: Swallowed exceptions, missing error paths
- [ ] **Type safety**: Implicit conversions, any types

### 3. Performance

Check for:
- [ ] **N+1 queries**: Database calls in loops
- [ ] **Memory issues**: Large allocations, retained references
- [ ] **Blocking operations**: Sync I/O in async code
- [ ] **Inefficient algorithms**: O(n^2) when O(n) possible
- [ ] **Missing caching**: Repeated expensive computations

### 4. Maintainability

Check for:
- [ ] **Naming**: Clear, consistent, descriptive
- [ ] **Complexity**: Functions > 50 lines, deep nesting > 3 levels
- [ ] **Duplication**: Copy-pasted code blocks
- [ ] **Dead code**: Unused imports, unreachable branches
- [ ] **Comments**: Outdated, redundant, or missing where needed

### 5. Testing

Check for:
- [ ] **Coverage**: Critical paths tested
- [ ] **Edge cases**: Null, empty, boundary values
- [ ] **Mocking**: External dependencies isolated
- [ ] **Assertions**: Meaningful, specific checks

## Review Output Format

```markdown
## Code Review: [file/component name]

### Summary
[1-2 sentence overview]

### Critical Issues
1. **[Issue]** (line X): [Description]
   - Impact: [What could go wrong]
   - Fix: [Suggested solution]

### Improvements
1. **[Suggestion]** (line X): [Description]

### Positive Notes
- [What was done well]

### Verdict
[ ] Ready to merge
[ ] Needs minor changes
[ ] Needs major revision
```

## Common Patterns to Flag

### Python
```python
# Bad: SQL injection
cursor.execute(f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}")
# Good:
cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", (user_id,))

# Bad: Command injection
os.system(f"ls {user_input}")
# Good:
subprocess.run(["ls", user_input], check=True)

# Bad: Mutable default argument
def append(item, lst=[]):  # Bug: shared mutable default
# Good:
def append(item, lst=None):
    lst = lst or []
```

### JavaScript/TypeScript
```javascript
// Bad: Prototype pollution
Object.assign(target, userInput)
// Good:
Object.assign(target, sanitize(userInput))

// Bad: eval usage
eval(userCode)
// Good: Never use eval with user input

// Bad: Callback hell
getData(x => process(x, y => save(y, z => done(z))))
// Good:
const data = await getData();
const processed = await process(data);
await save(processed);
```

## Review Commands

```bash
# Show recent changes
git diff HEAD~5 --stat
git log --oneline -10

# Find potential issues
grep -rn "TODO\|FIXME\|HACK\|XXX" .
grep -rn "password\|secret\|token" . --include="*.py"

# Check complexity (Python)
pip install radon && radon cc . -a

# Check dependencies
npm outdated  # Node
pip list --outdated  # Python
```

## Review Workflow

1. **Understand context**: Read PR description, linked issues
2. **Run the code**: Build, test, run locally if possible
3. **Read top-down**: Start with main entry points
4. **Check tests**: Are changes tested? Do tests pass?
5. **Security scan**: Run automated tools
6. **Manual review**: Use checklist above
7. **Write feedback**: Be specific, suggest fixes, be kind

© shareAI-lab · MIT · shareAI-lab/learn-claude-code

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Код-ревью и рефакторинг» →

Сначала — code-review от других авторов.

code-review Matt Pocock Проверяет изменения от выбранной точки по стандартам репозитория и требованиям задачи. Нужен для ревью ветки, PR или незавершённой работы. 789 521установок code-review официальный anthropics Скилл проверяет диффы и пул-реквесты на безопасность, производительность и корректность. Пригодится, когда правки нужно просмотреть до слияния. CX Codex +1 9 900установок code-review agno-team Автоматическая проверка кода на стиль, ошибки и нарушения best practices. Скилл запускает линтер, ищет баги и уязвимости, даёт структурированный feedback с уровнями критичности. CX Codex +1 472установок code-review coderabbitai Запускает проверку кода через утилиту CodeRabbit CLI и помогает агенту исправлять найденные замечания. Пригодится для поиска багов и уязвимостей перед коммитом или PR. CX Codex +1 14 800установок code-review getsentry Скилл для ревью пул-реквестов и правок кода по инженерным практикам Sentry: безопасность, производительность, тесты, дизайн. CX Codex +1 5 500установок improve-codebase-architecture Matt Pocock Скилл ищет архитектурные узкие места в кодовой базе и показывает варианты углубления модулей в HTML-отчёте. Подойдёт для ревью перед рефакторингом. 1 163 035установок tdd Matt Pocock Скилл управляет циклом красный-зелёный в TDD: проверяет, что тесты пишутся до кода, держит их на уровне публичных интерфейсов и не завязывает на внутреннюю структуру. 1 141 062установок triage Matt Pocock Скилл проводит issue и внешние PR через роли триажа, проверку и подготовку брифа для агента. Подойдёт мейнтейнеру, который разбирает очередь задач. 990 453установок codebase-design Matt Pocock Скилл помогает проектировать модули с небольшим интерфейсом и скрытой внутри сложностью. Подходит для рефакторинга, тестируемости и поиска чистого seam. 850 344установок implement Matt Pocock Выполняет задачу по спецификации или тикетам, ведёт работу через тесты и завершает её ревью с коммитом. Подходит для задач, где нужен дисциплинированный цикл разработки. 774 700установок

Из того же набора4

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой